Protease enzymes from <i>Pseudomonas fluorescens</i> and <i>Pseudomonas aeruginosa</i> as potential bioagents against <i>Pratylenchus loosi</i>
Notice bibliographique
Résumé
Root lesion nematode of tea (Pratylenchus loosi) is one of the most dangerous and destructive pests in all areas of the world where tea grows. Rhizobacteria with nematicidal properties were screened using the soils of root lesion nematode-infected tea fields located in Guilan province, Iran. Effective bacteria were identified based on molecular and biochemical methods. Protease enzyme production was investigated on skim milk agar (1%) medium. The effects of temperature and pH on the amount of protease production by bacteria were investigated. Three protease inhibitors, namely PMSF, EDTA and 1,10-phenanthroline, were investigated. In total, 150 bacterial strains were isolated from tea rhizosphere using the spread-plating technique and nutrient agar medium, of which four bacterial isolates of Pseudomonas spp. had nematicidal properties in the range of 84.98% to 95.24%. Two of the bacterial isolates, RH25 (Pseudomonas aeruginosa) and RH37 (Pseudomonas fluorescens), had the largest clear zone of proteolysis on skim milk agar and were subjected to various biochemical tests. The influences of time (1 to 120 h), temperature (22 to 37°C) and pH (7.0 to 8.5) were investigated in the production of protease. The highest enzyme production was obtained from growing RH37 and RH25 on mineral medium when incubated at temperatures of 26°C and 30°C for 72 and 96 h and at initial pH values of 7.2 and 7.6, respectively. Proteases obtained from RH37 (P. fluorescens) belonged to the metalloprotease and serine protease families and the one produced by RH25 (P. aeruginosa) was a metalloprotease. According to the results of this research, the most effective control mechanism of these bacteria against nematodes is the production of bacterial protease. This mechanism can be exploited to control nematodes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».