Zinc gluconate protects against plant virus infection in tomato and <i>Nicotiana benthamiana</i> plants
Notice bibliographique
Résumé
Plant viruses cause significant damage to global crop protection, since they can reduce plant quality and quantity, and the estimated annual cost of virus-induced damage is approximately $30 billion. Tomato mosaic virus (ToMV), a member of the Tobamovirus genus, presents a major threat to tomatoes and other solanaceous plants. Agricultural chemicals, including plant growth regulators, are commonly used to control the spread of pathogens, but these can be ineffective against viruses. In this study, we aimed to develop an antiviral agent using micronutrients such as zinc, iron, and copper. The plant virus disease control effects of these micronutrients was evaluated by applying zinc gluconate (ZnGluc), iron gluconate (FeGluc), and copper gluconate, (CuGluc) solutions to Nicotiana benthamiana plants that were subsequently inoculated with ToMV. Our results showed that ZnGluc exhibited the highest disease control activity and did not cause phytotoxic effects. Further analysis via quantitative real-time polymerase chain reaction analysis confirmed these findings. In addition, a mixture of ZnGluc and proanthocyanidins sourced from Alpinia zerumbet extracts exerted a synergistic disease control effect. Overall, we provide the first evidence that micronutrients, especially ZnGluc, exhibit significant disease control activity against ToMV, and thereby suggest that these treatments have potential as an agricultural chemical.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».