Antifungal activities of different essential oils against anise seeds mycopopulations
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the possibility of biological control of fungal species isolated from anise seeds using essential oils from medicinal plants: mint (Mentha spicata L.), sage (Salvia fruticosa L.), rosemary (Rosmarinus officinalis L.), anise (Pimpinella anisum L.), bitter fennel (Foeniculum vulgare spp. piperituum L.) and myrtle (Myrtus communis L.). Ten fungal species isolated from anise seeds: Bipolaris/Drechslera sorociniana, Fusarium subglutinans, F. vertricilioides, F. oxysporum, F. tricinctum, F. sporotrichioides, F. equiseti, F. incarnatum, F. proliferatum and Macrophomina phaseolina, were used in this experiment. The minimum inhibitory concentrations (MIC) were determined by micro-dilution method using selected essential oils (EOs). A qualitative and quantitative chemical analyses of EOs were carried out. All EOs exhibited a significant antifungal activity against all tested fungal isolates. The myrtle EO proved to be the most potent one (MIC 0.0003–3.25 mg/mL, then mint 0.0003–7.75 mg/mL and sage 0.0003–10 mg/mL). All tested fungi were observed to have a susceptibility to all selected essential oils. These results suggest the possibility for application of the EOs in biological control of anise production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».