Chemodynamic Metal-Phenolic Nanopesticide Performs In Situ Hydrogen Peroxide Self-Supply against Plant Pathogens for Food Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The growing reliance on pesticides for food sustainability has led to environmental pollution and food safety concerns. Herein, we present a chemodynamic strategy using a Fenton-type nanopesticide, referred to as metal-phenolic ROS-nanogenerator (nanoRSG), to enhance the control of two widely spreading plant pathogens ( Pseudomonas syringae and Fusarium oxysporum ). The nanoRSG is constructed by the supramolecular self-assembly of natural polyphenols and Cu 2+ ions, followed by an in situ transition into phenolic-stabilized CuO 2 nanoclusters with the aid of hydroxide ions in the presence of H 2 O 2 . Subsequently, the nanoRSG decomposes in the pathogenic-relevant microenvironment into Fenton-catalyzed H 2 O 2 and Cu 2+ ions, followed by the highly efficient Fenton reactions for generating •O 2 – to damage pathogenic cell membranes. Regarding curative effects on tomato leaves against P. syringae and F. oxysporum, nanoRSG outperforms the commercial Kocide 3000 formulations with 94.7 and 86.9% increasing efficacy, respectively. Moreover, for curative activity on tomato roots, nanoRSG also has a better performance (87.8 and 78.9%) than Kocide 3000 (31.3 and 43.9%). Besides, the biosafety of nanoRSG is confirmed by toxicity tests in zebrafish and lettuce cultivation in a field test of hydroponics. Our findings demonstrate that the metal-phenolic nanoenabled strategy offers a promising formulation for innovating conventional pesticides and enhancing food sustainability.
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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 ».