A Biostimulant Preparation of Brown Seaweed Ascophyllum nodosum Suppresses Powdery Mildew of Strawberry
Notice bibliographique
Résumé
extract (ANE) (0.1%, 0.2%, and 0.3%) was evaluated on powdery mildew progression under greenhouse and field conditions. In the greenhouse, application of 0.2% ANE showed maximum reduction in powdery mildew progression as compared to the control. Forty-eight hour post-inoculation, foliar spray of 0.2% ANE reduced spore germination by 75%. Strawberry leaves sprayed with ANE showed higher total phenolic and flavonoid content in response to powdery mildew infection. Furthermore, application of ANE elicited defense response in strawberry plants by induction of defense-related enzymes, such as phenylalanine ammonia lyase, polyphenol oxidase, and peroxidase activity. In field conditions, foliar spray of 0.2% ANE showed a reduction of 37.2% of natural incidence of powdery mildew infection as compared to the control. ANE sprayed plant also reduces the severity of powdery mildew infection under natural conditions. These results indicate that application of ANE induces the strawberry plant's active defense against powdery mildew infection by induction of secondary metabolism and regulating the activities of defense-related enzymes.
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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 ».