Harnessing the potential of zinc oxide nanoparticles and their derivatives as nanofertilizers: Trends and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The agriculture sector is currently facing a decline in plant productivity and yield. Different technologies are being developed to combat these risks. However, innovation in existing technologies is required. Nanotechnology has the potential to solve these difficulties by modifying traditional farming practices and approaches. Nanoparticles (NPs) can bind and transport various substances, such as plant nutrients, and govern their slow release over a longer period, which can reduce the danger of nutrient losses while maintaining environmental safety. In this aspect, the role of zinc oxide nanoparticles (ZnO NPs) and their derivatives in agriculture has recently sparked a lot of interest. ZnO NPs can be coated with different compounds which enhance their biocompatibility within the plant cells. The unique nanostructures and nano-characteristics of ZnO NPs and their derivatives have resulted in the development of a novel approach for boosting plant development and productivity as well as improved stress tolerance via targeted delivery and slow-release mechanism, resulting in enhanced nutrient use efficiency, regulating phytohormone levels, enhancing root morphology, and increasing enzyme activity, leading to their application as nanofertilizers. There are important knowledge gaps regarding the long-term environmental consequences and the specific biochemical pathways influenced by ZnO NPs. This review aims to provide an overview of the most recent advancements in the use of ZnO NPs in agriculture, identify areas where more research is needed, and suggest potential future research directions. • Zinc oxide nanoparticles play a remarkable role as nanofertilizers. • Zinc oxide nanoparticles applied under in vitro, in vivo , and field conditions significantly alter plant biology. • Coating zinc oxide nanoparticles with other molecules enhances their capability.
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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 | 0,001 |
| 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 ».