Essential Oils and Latices as Novel Antiviral Agent Against Potato Leaf Roll Virus and Analysis of Their Phytochemical Constituents Responsible for Antiviral Activity
Notice bibliographique
Résumé
The present work was aimed to limit the practice of using pesticides in the managing program of the potato leaf roll disease on potato plants as the misuse of some pesticides had caused severe problems. The study was focused to find compounds nontoxic and safe for the biome. The antiviral activity of essential oils and latices tapped from different plants was investigated against potato leaf roll virus (PLRV). Essential oils from Eucalyptus citriodora leaves, Clove buds, and Fennel seeds were extracted. Latex of Aloe vera, Calotropis procera and Ficus elastic were collected. Essential oil and latex spray solutions were prepared at 5 and 10% concentration. All the sprayings were done at 7 days interval. Inhibition of viral replication was monitored by amplification of PLRV capsid protein gene and mRNA expression using RT-PCR technique. Results depicted inhibitory potential of all the tested essential oils and latices against PLRV infestation and also the effect was found concentration dependent. Our data showed that Aloe vera latex and clove essential oil caused maximum inhibition viral mRNA at 10% concentration. Qualitatively analyzed Tannin, Phlobactanins, Saponin, Flavonoids, Sterols and Terpens from essential oils and latices gave positive results in most of the oils and lesser content in plant latices. In the GC-MS analysis, high contents of some bioactive phytochemical compounds identified were Eugenol in Clove buds, Eucalyptol, D-Limonene and L-Limonene both in Eucalyptus leaves and Fennel seed oils and Fenchone in Fennel seeds. As this research work illustrates, there is innumerable potential of plants essential oils/latex waiting to be evaluated and exploited against genetically and functionally diverse plant viruses.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».