Antifungal activity of secondary plant metabolites from potatoes (<i>Solanum tuberosum</i> L.): Glycoalkaloids and phenolic acids show synergistic effects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To study the antifungal effects of the potato secondary metabolites α-solanine, α-chaconine, solanidine and caffeic acid, alone or combined. METHODS AND RESULTS: Resistance to glycoalkaloids varied among the fungal species tested, as derived from minimum inhibitory concentrations assays. Synergistic antifungal activity between glycoalkaloids and phenolic compounds was found. Changes in the fluidity of fungal membranes caused by potato secondary plant metabolites were determined by calculation of the generalized polarization values. The results partially explained the synergistic effect between caffeic acid and α-chaconine and supported findings on membrane disruption mechanisms from previous studies on artificial membranes. LC/MS analysis was used to determine variability and relative amounts of sterols in the different fungal species. Results suggested that the sterol pattern of fungi is related to their resistance to potato glycoalkaloids and to their taxonomy. CONCLUSION: Fungal resistance to α-chaconine and possibly other glycoalkaloids is species dependent. α-Chaconine and caffeic acid show synergistic antifungal activity. The taxonomic classification and the sterol pattern play a role in fungal resistance to glycoalkaloids. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Results improve the understanding of the antifungal mode of action of potato secondary metabolites, which is essential for their potential utilization as antifungal agents in nonfood systems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle