<i>Acalypha indica</i> aqueous leaf extract as potential nematicide against the root-knot nematode, <i>Meloidogyne incognita</i> : in vitro and molecular docking studies
Notice bibliographique
Résumé
Root-knot nematode (RKN) (Meloidogyne incognita) is a major plant parasitic nematode that severely damages crops, leading to significant yield losses and substantial economic impact globally. This study aims to investigate an environmentally sustainable biological strategy for mitigating parasitic populations of the root-knot nematode, M. incognita. Specifically, the research focuses on assessing the nematicidal efficacy of Acalypha indica against M. incognita mortality and second-stage juveniles’ (J2) hatching under controlled in vitro conditions. A. indica leaf aqueous extract was applied at varying concentrations (250, 500, 750, and 1000 ppm) to J2s and egg masses of M. incognita. Notably, at 1000 ppm, a significant increase in J2 mortality and hatching inhibition was observed, while 250 ppm concentration showed the least favorable outcome; with mortality rates ranging from 22–82%. Chemical analysis via gas chromatography-mass spectroscopy (GC-MS) identified Benzoic acid, Cyclooctasiloxane, and 3-Isopropoxy-1,1,1,7,7,7-hexamethyl-3,5,5-tris (trimethylsiloxy) tetrasiloxane as predominant compounds. The nematicidal activity of A. indica leaf extract was further validated through in silico molecular docking, revealing that benzoic acid, Cyclooctasiloxane, and 3-Isopropoxy-1,1,1,7,7,7-hexamethyl-3,5,5-tris (trimethylsiloxy) tetrasiloxane bind to the ODR 3 protein of M. incognita with binding energies of −15.72, −8.91, and −7.35 kJ/mol, respectively. These findings hold promise for environmentally benign root-knot nematode management, contributing to improved soil health.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».