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Enregistrement W2159936338 · doi:10.21273/jashs.125.6.742

Chitosan Effects on Blackmold Rot and Pathogenic Factors Produced by Alternaria alternata in Postharvest Tomatoes

2000· article· en· W2159936338 sur OpenAlexaff
M.V. Bhaskara Reddy, Paul Angers, F. Castaigne, Joseph Arul

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Horticultural Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternaria alternataPostharvestLasiodiplodia theobromaePectinaseChitosanCaricaHorticultureLycopersiconInoculationBiologyBotrytis cinereaElicitorPectate lyaseChemistryAlternariaFood scienceBotanyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem scar application of chitosan inhibited growth and production of pathogenic factors by blackmold rot [ Alternaria alternata (Fr.:Fr.) Keissl.] in challenged tomato ( Lycopersicon esculentum Mill.) fruit stored at 20 °C for 28 days. Blackmold lesions were visible within 4 days of inoculation in control fruit, compared with >7 days in chitosantreated fruit. Macerating enzyme activity (polygalacturonase, pectate lyase, and cellulase) in the tissue in the vicinity of the lesions was <50% in chitosan-treated fruit compared with control fruit. Chitosan also inhibited production of oxalic and fumaric acids (chelating agents) and host-specific toxins such as alternariol and alternariol monomethylether by the fungus. The pH of the infected tissue decreased from 4.7 to 4.0 in the control fruit, the optimum for polygalacturonase activity, while the pH of chitosan-treated fruit remained at 4.6. In addition, chitosan also induced production of rishitin (a phytoalexin) in tomato tissue. Such chitosan-pathogen-host interactions may be exploited in the control of postharvest pathogens of fresh fruit and vegetables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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