Effects of different plant hormones or PEG seed soaking on maize resistance to drought stress
Notice bibliographique
Résumé
Yuan, Z., Wang, C., Li, S., Li, X. and Tai, F. 2014. Effects of different plant hormones or PEG seed soaking on maize resistance to drought stress. Can. J. Plant Sci. 94: 1491–1499. Drought stress has a major impact on plant growth and productivity, and seed soaking is an important way to increase seedling resistance to drought stress. This study investigated whether drought hardening chemicals, such as polyethylene glycol (PEG), or plant growth regulators enhance plant drought tolerance. The effects of PEG and several plant hormones, such as indoleacetic acid, gibberellic acid 3, 6-benzylaminopurine (6-BA), on seed germination and seedling growth under drought stress were analyzed. The results revealed that seed soaking with 5×10 −3 mg L −1 6-BA or 10% PEG improved maize seed germination parameters under drought stress, including seedlings dry weight, seed vigor and germination rate. In addition, some physiological indices, such as superoxide dismutase and catalase activities, soluble protein contents and malondialdehyde etc. in seedlings under drought stress were improved compared with the control. Therefore, the application of 6-BA or PEG as a seed soak treatment had a significant and synergistic effect on seed germination and seedling growth under drought stress. However, the PEG seed soak treatment maybe slightly lead to plant damage and then improved plant ability to acquire some resistance to stress, the 6-BA were not so.
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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 | 0,000 | 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 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 ».