Biological features and conditions of surface cultivating of a strain-producer of microbiopreparation Т-1 Trichoderma sp. against pathogen causing fusarium on oil flax
Notice bibliographique
Résumé
To develop technological regimen for production of microbiopreparations in a preparation form ‘wetting powder’ we studied biological features and conditions of surface cultivating of a strain-producer Т-1 Trichoderma sp. – an antagonist of pathogen Fusarium oxysporum Schlecht. emend. Shyd. et Hans. var. orthoceras (App. еt Wr.) Bilai and Fusarium poae (Peck) Wollenw., Lewis on oil flax. To study cultural and physiological qualities of the strainproducer we used agar and liquid mediums. Surface cultivation of a fungus on agar and liquid Rudakov’s medium at a temperature 25–30 оС was the most favorable for mycelium growth and spore formation. Stationary fungus cultivation on liquid medium with рН from 3 to 6 provided maximal mycelium growth with spore formation and the highest dry mass. Addition of starch into the Chapek’s nutrient medium caused maximal growth of fungus mycelium and increase of its dry mass. The best source of nitrogen for a fungus strain was corn extract. Rudakov’s and No1 mediums are optimal compound liquid nutrient mediums for a surface cultivation of the strain-producer. Optimal period of the surface cultivation of the fungal strain Т-1 Trichoderma sp. on liquid Rudakov’s nutrient medium was 10 days, and a volume of sowing culture to a nutrient medium – 2.0%.
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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 ».