Dielectric analysis of Sclerotinia sclerotiorum airborne inoculum by the measurement of dielectrophoretic trapping voltages using a microfluidic platform
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotinia stem rot, caused by the fungal pathogen Sclerotinia sclerotiorum is a devastating crop disease. Various forecasting systems have been developed to provide information about the risk of outbreaks and thus avoid the heavy financial burden caused by over-spraying fungicides. In this study, we experimentally determine the dielectric properties of Sclerotinia sclerotiorum airborne spores, one of the main agents of infection in stem rot. The dielectric properties of spores are important parameters for the development of forecasting systems based on dielectrophoretic filters as it provides information about the dielectrophoretic response of spores without the need for iterative testing. A microfluidic platform was employed to estimate the dielectric parameters based on a dielectrophoretic method and in media of different conductivities. In addition, using the multi-shell model, spores were modeled using a realistic ellipsoidal double-shell model. To validate the methodology and analysis, the dielectric properties of human embryonic kidney 293 were also determined and compared to values reported in the literature. The obtained values for the electrical permittivity and conductivity of the spore interior and membrane were found to be insensitive to the conductivity of the external medium. On the other hand, the dielectric parameters of the outer most layer showed a small variation with the conductivity of the external medium. This study represents the first report on the dielectric properties of Sclerotinia sclerotiorum airborne inoculum, and it aims to contribute to the development of forecasting systems based on dielectrophoretic filters.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».