How to develop a biofungicide based on a bacterial strain: the main steps for turning your discover into a plant protection product
Notice bibliographique
Résumé
Less than 0.1 % of the potentially bioactive microbial biocontrol agents reaches the market (estimation based on the number of active strains reported in scientific journals, ‘grey literature’ and theses available on web and the number of registered commercial products). In the last decade research efforts on microbial biocontrol increased dramatically in EU, US and Canada, but also in India, China, Africa, Central and South America. However the EU market returns a very gloomy picture with very few commercial products available for the growers, all based on ‘old’ active ingredients (some of these strains have been identified 30 years ago or even more). The ‘new entries’ are mostly new strains of the same well-known species. To explain such situation we commonly refer to the intrinsic limiting factors in their use (i.e. microbial pesticides are expected to be less effective and more inconsistent than chemicals, they need specific environmental conditions for the application, high technical skills by growers and frequent crop monitoring, etc.) or in the economics (i.e. they are more expensive than chemicals, registration costs are too high for the companies, the market is too narrow to justify investments, etc.). However most of the product development fails for other reasons: as mistakes in the selection of the right strain (both in term of technological properties and level of efficacy) or the target disease and crop (type of disease, market size, etc.), in the IP protection and in the choice of the industrial partner to scale-up the production. This ‘how to’ presentation will define some of the most important steps in the development of a bacterial biofungicide starting from the very beginning and highlights some of the most commons mistakes that prevents these products reaching the market.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».