Postharvest Application of Organic and Inorganic Salts To Control Potato (<i>Solanum tuberosum</i>L.) Storage Soft Rot: Plant Tissue–Salt Physicochemical Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Soft rot caused by Pectobacterium sp. is a devastating disease affecting stored potato tubers, and there is a lack of effective means of controlling this disease. In this study, 21 organic and inorganic salts were tested for their ability to control soft rot in potato tubers. In the preventive treatment, significant control of soft rot was observed with AlCl3 (≥66%) and Na2S2O3 (≥57%) and to a lesser extent with Al lactate and Na benzoate (≥34%) and K sorbate and Na propionate (≥27%). However, only a moderate control was achieved by curative treatment with AlCl3 and Na2S2O3 (42%) and sodium benzoate (≥33%). Overall, the in vitro inhibitory activity of salts was attenuated in the presence of plant tissue (in vivo) to different degrees. The inhibitory action of the salts in the preventive treatment, whether effective or otherwise, showed an inverse linear relationship with water ionization capacity (pK') of the salt ions, whereas in the curative treatment, only the effective salts showed this inverse linear relationship. Salt-plant tissue interactions appear to play a central role in the attenuated inhibitory activity of salts in potato tuber through reduction in the availability of the inhibitory ions for salt-bacteria interactions. This study demonstrates that AlCl3, Na2S2O3, and Na benzoate have potential in controlling potato tuber soft rot and provides a general basis for understanding of specific salt-tissue interactions.
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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 ».