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Enregistrement W4409725568 · doi:10.1016/j.eti.2025.104222

Electrifying greenhouse agriculture: Cold atmospheric pressure plasma technology for Pythium ultimum control

2025· article· en· W4409725568 sur OpenAlexafffundabout
Sean Watson, F. G. Abd-Elmalek, Élodie Larouche, Mylène Généreux, Julie Monette, Caroline Côté, Emilie Bédard, Jason R. Tavares, M. R. Wertheimer, Stephan Reuter

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology & Innovation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensHydro-QuébecInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundInstitut TransMedTechMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésPythium ultimumAtmospheric pressureGreenhouseAgricultureAtmospheric-pressure plasmaPythiumEnvironmental scienceAgronomyPlasmaPhysicsMeteorologyBiologyEcologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroponic growth of food plants in greenhouses is of rapidly increasing importance to assure future autonomy of food supply, especially in harsher climate zones. Greenhouse culture yields are drastically reduced by pathogenic microorganisms that cause root rot in plants. In Canada, the fungus Pythium ultimum, which can survive harsh winter conditions, has a particularly large impact on food production. In this work, we present cold physical plasma treatment of liquids with a gliding arc plasma as a novel approach for combating pythium growth in liquid media. This study is based on exploring air or other N 2 + O 2 mixtures as a parameter to identify which plasma treatment is best suited for its anti-fungal activity in different media. If sourced from renewable energy and water, the proposed treatment is intrinsically sustainable. 3 media conditions are explored: first distilled water, to identify the production of highly reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS). Second, an inoculated distilled water is used in conjunction with an ELISA assay as a quick response indicator. Third, a Sabouroud 2 % dextrose broth, is used as a culture media in which oomycetes are grown subsequent to plasma treatment, and hyphal mass is compared between untreated and treated samples. Extracting a subset of 80+ chemical reactions from the available literature and databases, a reaction scheme is proposed accounting for liquid-vapor equilibria (through Henry’s coefficients) and reaction rate analysis. The most promising plasma treatment condition was found to be using a 95 % N 2 : 5 % O 2 gas mixture with a treatment time of 30 min, reducing hyphal mass growth from 1.8 g to 0.4 g over 1 week in Sabouroud broth. The pythium degradation process was observed through scanning electron microscopy (SEM) analysis, showing that Sporangium or oogonia containing structures that terminate the pythium’s hyphae have been broken and significantly reduced after plasma treatment. • Inactivation of Pythium ultimum by cold plasma technology for the first time in industry relevant medium. • First mechanistic study on inactivation of oomycetes. • Optimization of reactivity and antifungal activity of plasma by gas composition control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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