Maple Leaf Extracts to Control Angular Leaf Spot of Cucurbits Caused by <i>Pseudomonas syringae</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Angular leaf spot (ALS) caused by Pseudomonas syringae is an important seedborne bacterial disease in cucurbits. Currently, growers have very few alternatives to copper‐based pesticides for the control of the disease in both conventional and organic growing systems. Recent work performed by our group revealed that sugar maple and silver maple leaf extracts show potential as alternatives to the use of copper‐based pesticides for the control of plant‐pathogenic bacteria. This study investigated the antibacterial and prophylactic activity of ethanolic sugar maple/silver maple autumn‐shed leaf extracts against P. syringae . Silver maple and sugar maple leaf extracts showed antibacterial activity under in vitro conditions against P. syringae with minimum inhibitory concentration (MIC) values of 0.39 and 0.78 mg/mL, respectively. The extracts were also very effective as seed treatments at concentrations of 50 or 100 mg/mL. Foliar applications of sugar maple leaf extracts at concentrations of 14.1 mg/mL (corresponding to phytotoxic dose 5% [PD5] value) and 28.2 mg/mL (corresponding to 2 × PD5 value) were either as effective (PD5) or more effective (2 × PD5) than copper octanoate to control ALS on cucumber plants. Silver maple leaf extracts used at a concentration corresponding to PD5 value were as effective as copper octanoate to control ALS on cucumber. Foliar applications of the extracts also showed efficacy in reducing the severity of ALS on butternut squash plants. This study opens new avenues for the management of ALS in cucurbits using silver maple and sugar maple leaf extracts as alternatives to the use of copper‐based pesticides.
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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 ».