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Enregistrement W1837301146 · doi:10.3389/fpls.2015.00532

Allelopathic effects of glucosinolate breakdown products in Hanza [Boscia senegalensis (Pers.) Lam.] processing waste water

2015· article· en· W1837301146 sur OpenAlexfundno aff
Loren J. Rivera-Vega, Sebastian Krosse, Rob M. de Graaf, Josef Garvi, Renate D. Garvi-Bode, Nicole M. van Dam

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigRadboud UniversiteitDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of DelhiMcGill UniversityPennsylvania State University
Mots-clésAllelopathyGlucosinolateGerminationBiologyShrubAgronomyTasteBotanyHorticultureFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boscia senegalensis is a drought resistant shrub whose seeds are used in West Africa as food. However, the seeds, or hanza, taste bitter which can be cured by soaking them in water for 4-7 days. The waste water resulting from the processing takes up the bitter taste, which makes it unsuitable for consumption. When used for irrigation, allelopathic effects were observed. Glucosinolates and their breakdown products are the potential causes for both the bitter taste and the allelopathic effects. The objectives of this study are to identify and quantify the glucosinolates present in processed and unprocessed hanza as well as different organs of B. senegalensis, to analyze the chemical composition of the processing water, and to pinpoint the causal agent for the allelopathic properties of the waste water. Hanza (seeds without testa), leaves, branches, unripe, and ripe fruits were collected in three populations and subjected to glucosinolate analyses. Methylglucosinolates (MeGSL) were identified in all plant parts and populations, with the highest concentrations being found in the hanza. The levels of MeGSLs in the hanza reduced significantly during the soaking process. Waste water was collected for 6 days and contained large amounts of macro- and micronutrients, MeGSL as well as methylisothiocyanate (MeITC), resulting from the conversion of glucosinolates. Waste water from days 1-3 (High) and 4-6 (Low) was pooled and used to water seeds from 11 different crops to weeds. The High treatment significantly delayed or reduced germination of all the plant species tested. Using similar levels of MeITC as detected in the waste water, we found that germination of a subset of the plant species was inhibited equally to the waste water treatments. This confirmed that the levels of methylisiothiocyanate in the waste water were sufficient to cause the allelopathic effect. This leads to the possibility of using hanza waste water in weed control programs.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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