Antifungal activity of secondary plant metabolites from potatoes (<i>Solanum tuberosum</i> L.): Glycoalkaloids and phenolic acids show synergistic effects
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.
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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) | 0,000 | 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 ».