Enhancement of an Inhibition of Plant Pathogen Alternaria alternata with ZnO Nanoparticles and Lactobacillus plantarum
Notice bibliographique
Résumé
The global fungal pathogen Alternaria alternata causes economically significant yield losses in various crop varieties through symptoms like leaf blight and seed rot.Because green synthesis of nanoparticles is safe, environmentally friendly, and cost-effective, it is preferred over other methods of synthesis.The purpose of this work was to evaluate the potential role of zinc oxide nanoparticles, or ZnO-NPs, and Lactobacillus plantarum crude extract in improving plant tolerance against A. alternata attack.ZnO nanoparticles were biosynthesized with water extract from dandelion roots and leaves.Atomic force microscopy (AFM) for ZnO nanoparticles were 87.62 nm in size, and scanning electron microscopy showed that they were spherical.FTIR spectroscopy for ZnO nanoparticles revealed functional groups which demonstrated formation of the ZnO structure and its purity, and UV-visible absorption spectrum showed a distinct peak at 355 nm.With a 76% inhibition rate, ZnO nanoparticles exhibited the highest antifungal activity against Alternaria alternata at a concentration of 200 mg/ml.Lactobacillus plantarum crude extract inhibited Alternaria alternata at 72%, but when ZnO nanoparticles and Lactobacillus plantarum crude extract were combined, the activity against Alternaria alternata increased to 93%.These findings support the use of that combination to combat a variety of plant-infecting pathogenic fungi.
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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 ».