Effect of nanopesticides (azoxystrobin and bifenthrin) on the phenolic content and metabolic profiles of strawberries (<i>Fragaria</i> × <i>ananassa</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Nanoencapsulation has opened promising fields of innovation for pesticides. Conventional pesticides can cause side effects on plant metabolism. To date, the effect of nanoencapsulated pesticides on plant phenolic contents has not been reported. RESULTS In this study, a comparative evaluation of the phenolic contents and metabolic profiles of strawberries was performed for plants grown under controlled field conditions and treated with two separate active ingredients, azoxystrobin and bifenthrin, loaded into two different types of nanocarriers (Allosperse® polymeric nanoparticles and SiO2 nanoparticles). There were small but significant decreases of the total phenolic content (9%) and pelargonidin 3‐glucoside content (6%) in strawberries treated with the nanopesticides. An increase of 31% to 125% was observed in the levels of gallic acid, quercetin, and kaempferol in the strawberries treated with the nanoencapsulated pesticides compared with the conventional treatments. The effects of the nanocarriers on the metabolite and phenolic profiles was identified by principal component analysis. CONCLUSION Overall, even though the effects of nanopesticides on the phenological parameters of strawberry plants were not obvious, there were significant changes to the plants at a molecular level. In particular, nanocarriers had some subtle effects on plant health and fruit quality through variations in total and individual phenolics in the fruits. Further research will be needed to assess the impact of diverse nanopesticides on other groups of plant metabolites. © 2023 The Authors. Journal of The Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| 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 ».