The effect of silver nanoparticles on phytopathogenic spores of <i>Fusarium culmorum</i>
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present experiment was to investigate the influence of silver nanoparticles on Fusarium culmorum (W.G. Smith) Sacc. (FC) spores. The silver nanoparticles were produced by the high-voltage arc discharge method. To test the effect of silver nanoparticles on FC spores, 3 parameters were tested. One of these parameters was the vegetative mycelial growth in 2 experiments. The first involved the growth of FC spores on potato dextrose agar (PDA) medium after contact with 0.12-10 ppm of silver nanoparticles, and the second the growth of spores after contact with 0.12-2.5 ppm solutions of silver, but with culturing on 3 types of media (PDA, nutrient-poor PDA, and agar) instead. The next parameter was the formation of spores after the mycelia were cultured. The last parameter was spore germination in a 2.5 ppm solution of silver nanoparticles. A significant reduction in mycelial growth was observed for spores incubated with silver nanoparticles. This relationship was dependent on the incubation time and type of growth medium, but did not depend significantly on the concentration of silver nanoparticles up to 2.5 ppm. The sporulation test showed that, relative to control samples, the number of spores formed by mycelia increased in the culture after contact with silver nanoparticles, especially on the nutrient-poor PDA medium. The 24 h incubation of FC spores with a 2.5 ppm solution of silver nanoparticles greatly reduced the number of germinating fragments and sprout length relative to the control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».