Effects of copper and silver nanoparticles on growth of selected species of pathogenic and wood-decay fungi <i>in vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
As research indicates a role for metal nanoparticles as fungicides, the work described here addresses the influence of copper nanoparticles (CuNPs) and silver nanoparticles (AgNPs) on the growth in vitro of pathogens causing damping-off as well as wood-decay fungi; i.e., Rhizoctonia solani (2 strains), Fusarium oxysporum, F. redolens and Phytophthora cactorum, along with Fistulina hepatica, Grifola frondosa, Meripilus giganteus and Sparassis crispa. Results indicate selective anti-fungal activity of the nanoparticles as applied at concentrations of 5, 15, 25 or 35 ppm. While neither nanoparticle affected P. cactorumor S. crispa, both inhibited growth in R. solani (strain 2), F. redolens and M. giganteus. R. solani (strain 1), F. oxysporum, F. hepatica and G. frondosa only showed sensitivity to higher concentrations of AgNPs, albeit with inhibitory impact on mycelial growth greater than with CuNPs. R. solani strains differed markedly in responses to both nanoparticles. Overall, the considerable toxicity of AgNPs and CuNPs to certain pathogens and wood-decay fungi indicates possible use in protecting nursery seedlings and safeguarding trees and wood, if with an awareness that certain fungi prove insensitive to both kinds of nanoparticle.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».