Antimicrobial efficacy of cinnamon, ginger, horseradish and nutmeg extracts against spoilage pathogens
Notice bibliographique
Résumé
In the search for alternatives to the use of synthetic fungicides, aqueous spice extracts were evaluated for their effects on the mycelial growth of various spoilage pathogens and their ability to control potato dry rot and carrot cavity spot in vivo. Results showed that cinnamon, ginger and nutmeg significantly inhibited the mycelial growth of Aspergillus niger (Ascomycota), Fusarium sambucinum (Ascomycota), Pythium sulcatum (Oomycota) or Rhizopus stolonifer (Zygomycota), whereas horseradish extract did not lead to the inhibition of any microorganism at the tested concentration. Among the most effective extracts, 0.05 g mL‑1 of cinnamon extract completely inhibited A. niger and P. sulcatum, and 0.10 g mL‑1 of cinnamon extract completely inhibited F. sambucinum. A concentration of 0.05 g mL‑1 of ginger extract also caused 100% inhibition of P. sulcatum. In vivo, cinnamon extract significantly reduced lesions of potato dry rot and carrot cavity spot, and ginger extract reduced lesions of carrot cavity spot. These results indicate that aqueous cinnamon and ginger extracts could provide an alternative to the use of synthetic fungicides to control these pathogens.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».