Sugar maple autumn-shed leaf extract: a potential antibacterial agent for the management of lettuce bacterial leaf spot (<i>Xanthomonas campestris</i> pv. <i>vitians</i>) and varnish spot (<i>Pseudomonas cichorii</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Different extracts prepared from wastes (barks, branches, needles, or leaves) of different trees (grey alder, balsam fir, American larch, red maple, sugar maple, white spruce, black spruce, jack pine, white pine, quaking aspen, sweet cherry, and northern red oak) were investigated for their potential use as antibacterial agents for the management of lettuce varnish spot and bacterial leaf spot caused by Pseudomonas cichorii (Swingle) Stapp and Xanthomonas campestris pv. vitians (Brown) Dye, respectively. Extracts were first screened for their antibacterial activities against P. cichorii and X. campestris pv. vitians using the in vitro disk diffusion assay. Based on the diameter of the inhibition zone, ethanol (95%) extract prepared from sugar maple autumn-shed leaves (SMASL) and aqueous ethanol (50%, v/v) extracts prepared from SMASL and from sugar maple green leaves showed the strongest antibacterial activities. Ethanol (95%) SMASL extract was further investigated for its efficacy to manage bacterial diseases when applied on lettuce plants grown in the greenhouse. Foliar application of ethanol (95%) SMASL extract at a concentration of 3.2 g L−1 was shown to significantly (P ≤ 0.05) reduce bacterial leaf spot severity compared with the control without causing phytotoxicity symptoms that could prevent the commercial marketing of the lettuce. Ethanol (95%) SMASL extract (1.6 and 3.2 g L−1) was also shown to significantly reduce varnish spot severity in one experiment out of two. This study identifies for the first time the possibility of exploiting SMASL to manage bacterial diseases affecting horticultural crops.
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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 ».