Incorporation of engineered nanoparticles of biochar and fly ash against bacterial leaf spot of pepper
Notice bibliographique
Résumé
In agriculture, the search for higher net profit is the main challenge in the economy of the producers and nano biochar attracts increasing interest in recent years due to its unique environmental behavior and increasing the productivity of plants by inducing resistance against phytopathogens. The effect of rice straw biochar and fly ash nanoparticles (RSBNPs and FNPs, respectively) in combination with compost soil on bacterial leaf spot of pepper caused by Xanthomonas campestris pv. vesicatoria was investigated both in vitro and in vivo. The application of nanoparticles as soil amendment significantly improved the chili pepper plant growth. However, RSBNPs were more effective in enhancing the above and belowground plant biomass production. Moreover, both RSBNPs and FNPs, significantly reduced (30.5 and 22.5%, respectively), while RSBNPs had shown in vitro growth inhibition of X. campestris pv. vesicatoria by more than 50%. The X-ray diffractometry of RSBNPs and FNPs highlighted the unique composition of nano forms which possibly contributed in enhancing the plant defence against invading X. campestris pv. vesicatoria. Based on our findings, it is suggested that biochar and fly ash nanoparticles can be used for reclaiming the problem soil and enhance crop productivity depending upon the nature of the soil and the pathosystem under investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».