A plant biostimulant made from the marine brown algae Ascophyllum nodosum and chitosan reduce Fusarium head blight and mycotoxin contamination in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB) caused by Fusarium graminearum is a disease that results in yield loss and mycotoxin contamination in wheat globally. This study assessed the effect of a plant biostimulant prepared from a brown macroalga Ascophyllum nodosum (Liquid Seaweed Extract; LSE) alone and in combination with chitosan in controlling Fusarium. Wheat seedlings drenched with LSE and chitosan in combination showed reduced severity of F. graminearum infection on leaves as evidenced by a significant reduction in necrotic area and fewer number of conidia produced in the necrotic area. Gene expression studies showed that the combination of LSE and chitosan amplified the response of pathogenesis-related genes (TaPR1.1, TaPR2, TaPR3, TaGlu2) in wheat seedlings infected with Fusarium spores above that observed for the individual treatments. The combination treatments were more effective in enhancing the activity of various defense related enzymes such as peroxidase and polyphenol oxidase. FHB studies on adult plants showed a reduction of bleached spikes in wheat heads treated with the combination of LSE and chitosan. Mycotoxin content appeared to be correlated with FHB severity. Combination treatments of LSE and chitosan reduced the levels of mycotoxins deoxynivalenol and sambucinol in wheat grains. Systemic disease resistance appears to be induced by LSE and chitosan in response to F. graminearum in wheat by inducing defense genes and enzymes.
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 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 ».