Cell-Targeted Metal-Phenolic Nanoalgaecide in Hydroponic Cultivation to Enhance Food Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The growing global population necessitates substantial increases in food production. Hydroponic cultivation systems afford a critical alternative for food sustainability and enable stable annual production regardless of the climatic and geographical variations. However, the overgrowth of harmful algal blooms significantly threatens the crop yield by competing with nutrition in the solution and producing contaminants. The conventional practice of algaecides fails to control algal proliferation due to the limited efficiency and food safety concerns. Nanopesticides can deliver active ingredients responsively to suppress crop diseases and offer solutions to current practical challenges and difficulties. Inspired by prospects of nanotechnology for agricultural applications, we have utilized natural polyphenols and copper ions (Cu 2+ ions) to develop self-assembled nanoalgaecides referred to as CuBes. The nanoalgaecide attached to algal cells via phenolic surface interactions, enabling localized Cu 2+ ion release. This cell-targeted delivery suppressed Chlorella vulgaris for over 30 days (99% inhibition). Transcriptomics revealed that the nanoalgaecide disrupted algal metabolism by downregulating photosynthesis and chlorophyll pathways. In a solar-illuminated plant factory, the nanoalgaecide showed higher algal inhibition and lettuce biosafety versus the commercial Kocide 3000. Notably, the use of nanoalgaecide can enhance the nutrient value of lettuces, which meets the daily supply of Cu for adults. By integrating smart nanotechnology design with selective delivery mechanisms, this metal-phenolic nanoalgaecide provides a nanoenabled solution for controlling harmful algal blooms in hydroponics to advance food production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».