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Enregistrement W2163544718 · doi:10.1128/aem.02849-06

Role of Lipid Composition and Lipid Peroxidation in the Sensitivity of Fungal Plant Pathogens to Aluminum Chloride and Sodium Metabisulfite

2007· article· en· W2163544718 sur OpenAlexaff
Tyler J. Avis, Mélanie Michaud, Russell J. Tweddell

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid peroxidationSodium metabisulfiteSodiumChemistryBiochemistryComposition (language)MicrobiologyBiologyFood scienceOxidative stressOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminum chloride and sodium metabisulfite have shown high efficacy at low doses in controlling postharvest pathogens on potato tubers. Direct effects of these two salts included the loss of cell membrane integrity in exposed pathogens. In this work, four fungal potato pathogens were studied in order to elucidate the role of membrane lipids and lipid peroxidation in the relative sensitivity of microorganisms exposed to these salts. Inhibition of mycelial growth in these fungi varied considerably and revealed sensitivity groups within the tested fungi. Analysis of fatty acids in these fungi demonstrated that sensitivity was related to high intrinsic fatty acid unsaturation. When exposed to the antifungal salts, sensitive fungi demonstrated a loss of fatty acid unsaturation, which was accompanied by an elevation in malondialdehyde content (a biochemical marker of lipid peroxidation). Our data suggest that aluminum chloride and sodium metabisulfite could induce lipid peroxidation in sensitive fungi, which may promote the ensuing loss of integrity in the plasma membrane. This direct effect on fungal membranes may contribute, at least in part, to the observed antimicrobial effects of these two salts.

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 seuil0,002

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,172
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations40
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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