Screening of effective biocontrol agents against postharvest litchi downy blight caused by Peronophythora litchii
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biocontrol agents (BCAs) could be used for the control of postharvest decay of fruit. In this study, biocontrol bacteria were isolated from litchi soil, leaves and fruit tissues, and their efficacy on the control of postharvest litchi downy blight, caused by Peronophythora litchii, were determined. After evaluating the ability of 188 bacterial isolates to produce certain enzymes and metabolites, and their antagonistic activity in vitro against P. litchii, as well as preliminary identification of 82 representative isolates based on 16 S rDNA sequencing, five isolates including Bacillus amyloliquefaciens PP19 and LI24, Exiguobacterium acetylicum SI17, B. pumilus PI26, and B. licheniformis HS10 were selected for further assessments in several trials in 2016 and 2017. In comparison with control treatment, isolates PP19, SI17 and PI26 could delay the disease development of postharvest litchi downy blight. Furthermore, isolates PP19 and SI17 were able to colonize fruit pericarp without affecting fruit quality. Additionally, the colonization of PP19 changed the microbial community composition on litchi pericarp as demonstrated by pericarp microbiome sequencing. This is the first report of an E. acetylicum acted as a BCA against a phytopathogenic oomycete P. litchii. We conclude that PP19 and SI17 can be used as effective BCAs against postharvest litchi downy blight, especially applied during preharvest stage.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle