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Enregistrement W2737817329

Antifungal activity of aqueous and organic extracts from Goldenrod

2017· article· en· W2737817329 sur OpenAlexaboutno aff
Saša Hladnik

Notice bibliographique

RevueRepository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternaria alternataAureobasidium pullulansBiologyAlternariaBotanyInflorescenceBotrytis cinereaFusariumHorticultureMyceliumAspergillus flavusFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this Master's thesis we studied whether the extracts of the three goldenrod (Solidago) species have antifungal activity. Since the common goldenrod (S. virgaurea) is indigenous, and the other two – Canadian goldenrod (S. canadensis) and giant goldenrod (S. gigantea) are invasive alien species, we tested the differences in antifungal activity according to their origin and used plant material (leafs, inflorescence) and way of preparing extracts (aqueous, organic – 96 % ethanol). Fungi used in the study were: Alternaria alternata, Alternaria infectoria, Aspergillus flavus, Aureobasidium pullulans, Botrytis cynerea, Epicoccum nigrum, Fusarium poae and Penicillium palitans. We selected these species because of their negative effects on plants grown for food. After one week we measured the area of fungal mycelium and calculated the growth percentage according to the control. We found out that inhibition of fungal growth was similar when aqueous and organic extracts were applied. Also leaf extract caused similar effects as inflorescence extracts. According to the sensitivity to the extracts, the fungi followed the order: F. poae being the most sensitive, than E. nigurm, A. alternata, C. botrytis, A. pullulans, A. infectoria and P. palitans as the least sensitive. The differences in efficiency of the extracts of the leaf and inflorescence extracts of three goldenrod species were not significant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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