Protective antifungal activity of essential oils extracted from <i>Buddleja perfoliata</i> and <i>Pelargonium graveolens</i> against fungi isolated from stored grains
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The chemical composition and antifungal activity of essential oils extracted from Buddleja perfoliata and Pelargonium graveolens were analysed to assess their efficacy as a potential alternative to synthetic chemical fungicides to protect stored grain. METHODS AND RESULTS: Essential oils were obtained by hydrodistillation, while GC-MS were used to characterize the components of theses oils. The main components identified from the essential oil of B. perfoliata were cubenol, eudesmol, germacrene D-4-ol and cis-verbenol; whereas (-)-aristolene, β-citronellol and geraniol, were identified in P. graveolens. These essential oils were tested against a panel of fungal strains isolated from stored grains. Toxicity of the essential oils was assessed using two models represented by human-derived macrophages and the brine shrimp assay. Moreover, inflammatory response of the oils was assessed by measuring secretion of the pro-inflammatory cytokines IL-6 and TNF-α using a human-derived macrophage cell line. Results show potent antifungal activity against a collection of fungi, with minimal inhibitory concentrations ranging from 0·3 to 50 μg ml(-1) for both plants. A moderated cytotoxicity was observed, but no inflammatory responses. CONCLUSIONS: These oils can be used as an alternative for synthetic chemical fungicides used to protect stored grains. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Synthetic chemical fungicides are used to protect stored grains, but their broad use raises concerns about effects on the environment and human health. The impact of the present report is that the use of essential oils is an eco-friendly alternative for fungal control in postharvest grains with a low impact to the environment.
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 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 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 ».