Antagonism of Plant Pathogens by Calotropis procera
Notice bibliographique
Résumé
Phomopsis sojae and Sclerotinia sclerotiorum are responsible for stem and pod dryness and white mold in soybean. These pathologies directly affect the quality of seeds/grains and compromise the entire plant. The use of extracts from different plants has been the subject of research for the control of several phytopathogens. Calotropis procera is among botanical species that synthesize efficient compounds for biocontrol. In this context, the aim of this study was to evaluate the in vitro effect of C. procera aqueous extract on P. sojae and S. sclerotiorum. The experiment was carried out in completely randomized blocks in a 2 × 5 factorial scheme (two fungi and five extract concentrations 0%, 5%, 10%, 15% and 20%) with 4 replicates. C. procera aqueous extract concentrations were added to Petri dishes containing PDA. After 48 hours, the mycelial growth rate was evaluated. After seven days of incubation, the fungal colony area, sporulation, and germination of P. sojae and S. sclerotiorum were evaluated. There was significant interaction between fungi × extract concentrations (p < 0.05) for all variables analyzed. The mycelial growth rate of P. sojae was lower than that of S. sclerotiorum. The diameter of the P. sojae fungal colony was smaller than that of S. sclerotiorum when concentrations of 5%, 10% and 15% were used. As the extract concentration increased, fungi sporulation and germination reduced.
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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 | 0,001 |
| 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 ».