Improved Methods for Treatment of Phytopathogenic Biofilms: Metallic Compounds as Anti-Bacterial Coatings and Fungicide Tank-Mix Partners
Notice bibliographique
Résumé
Fungi and bacteria cause disease issues in cultivated plants world-wide. In most cases, the fungi and bacteria colonize plant tissues as biofilms, which can be very challenging to destroy or eradicate. In this experiment, we employed a novel (biofilm) approach to crop disease management by evaluating the efficacies of six fungicides, and four silver-based compounds, versus biofilms formed by fungi and bacteria, respectively. The aim was to identify combinations of fungicides and metallic cations that showed potential to improve the control of white mold (WM), caused by the ascomycete fungus Sclerotinia sclerotiorum, and to evaluate novel high valency silver compounds as seed coatings to prevent biofilm formation of four bacterial blight pathogens on dry bean seeds. Our results confirmed that mature fungal biofilms were recalcitrant to inactivation by fungicides. When metallic cations were added to the fungicides, their efficacies were improved. Some improvements were statistically significant, with one combination (fluazinam + Cu2+) showing a synergistic effect. Additionally, coatings with silver compounds could reduce bacterial blight biofilms on dry bean seeds and oxysilver nitrate was the most potent inhibitor of bacterial blight.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».