Seed set, pollen morphology and pollen surface composition response to heat stress in field pea
Notice bibliographique
Résumé
Pea (Pisum sativum L.) is a major legume crop grown in a semi-arid climate in Western Canada, where heat stress affects pollination, seed set and yield. Seed set and pod growth characteristics, along with in vitro percentage pollen germination, pollen tube growth and pollen surface composition, were measured in two pea cultivars (CDC Golden and CDC Sage) subjected to five maximum temperature regimes ranging from 24 to 36 °C. Heat stress reduced percentage pollen germination, pollen tube length, pod length, seed number per pod, and the seed-ovule ratio. Percentage pollen germination of CDC Sage was greater than CDC Golden at 36 °C. No visible morphological differences in pollen grains or the pollen surface were observed between the heat and control-treated pea. However, pollen wall (intine) thickness increased due to heat stress. Mid-infrared attenuated total reflectance (MIR-ATR) spectra revealed that the chemical composition (lipid, proteins and carbohydrates) of each cultivar's pollen grains responded differently to heat stress. The lipid region of the pollen coat and exine of CDC Sage was more stable compared with CDC Golden at 36 °C. Secondary derivatives of ATR spectra indicated the presence of two lipid types, with different amounts present in pollen grains from each cultivar.
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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) | 0,001 | 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 ».