Phylogenetic identification of fungi isolated from strawberry and papaya fruits and their susceptibility to fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
Strawberry (Fragaria × ananassa) and papaya (Carica papaya) are susceptible to fungal plant pathogens such as Botrytis cinerea and Colletotrichum spp., which are controlled mainly by chemical fungicides. However, their use causes adverse health effects. Therefore, the search for ecological alternatives is essential to reduce the impact of pesticides. This study aimed to identify Botrytis spp. and Colletotrichum spp. isolated from strawberries and papaya fruits with symptoms of grey mould and anthracnose disease and to evaluate the in vitro antifungal activity of different fatty acids on their mycelial growth. Phylogenetic analysis allowed the identification of Botrytis cinerea and Colletotrichum nymphaeae isolated from strawberry and C. siamense from papaya, which have been reported as pathogens of both crops. The in vitro antifungal index (AI) of the fatty acids was determined at concentrations of 100, 1000, and 2000 µM. Inhibition assays showed AIs of 100% for B. cinerea, C. nymphaeae, and C. siamense using decanoic acid (1000 and 2000 µM). Sodium octanoate (1000 and 2000 µM) and hexanoic acid (2000 µM) also inhibited C. nymphaeae with an AI of 100%. This is the first report on the antifungal effects of decanoic acid on three isolated fungi, as well as sodium octanoate and hexanoic acid, on C. nymphaeae. These results suggest that these molecules could potentially control diseases caused by these fungi in strawberry and papaya fruits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».