Leaf mineral nutrient remobilization during leaf senescence and modulation by nutrient deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Higher plants have to cope with fluctuating mineral resource availability. However, strategies such as stimulation of root growth, increased transporter activities, and nutrient storage and remobilization have been mostly studied for only a few macronutrients. Leaves of cultivated crops (Zea mays, Brassica napus, Pisum sativum, Triticum aestivum, Hordeum vulgare) and tree species (Quercus robur, Populus nigra, Alnus glutinosa) grown under field conditions were harvested regularly during their life span and analyzed to evaluate the net mobilization of 13 nutrients during leaf senescence. While N was remobilized in all plant species with different efficiencies ranging from 40% (maize) to 90% (wheat), other macronutrients (K-P-S-Mg) were mobilized in most species. Ca and Mn, usually considered as having low phloem mobility were remobilized from leaves in wheat and barley. Leaf content of Cu-Mo-Ni-B-Fe-Zn decreased in some species, as a result of remobilization. Overall, wheat, barley and oak appeared to be the most efficient at remobilization while poplar and maize were the least efficient. Further experiments were performed with rapeseed plants subjected to individual nutrient deficiencies. Compared to field conditions, remobilization from leaves was similar (N-S-Cu) or increased by nutrient deficiency (K-P-Mg) while nutrient deficiency had no effect on Mo-Zn-B-Ca-Mn, which seemed to be non-mobile during leaf senescence under field conditions. However, Ca and Mn were largely mobilized from roots (-97 and -86% of their initial root contents, respectively) to shoots. Differences in remobilization between species and between nutrients are then discussed in relation to a range of putative mechanisms.
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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) | 0,000 | 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 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 ».