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Enregistrement W2089427733 · doi:10.1002/jpln.201100217

Verte and Romaine lettuce varieties (<i>Lactuca sativa</i>) show differential responses to high NaCl concentrations

2012· article· en· W2089427733 sur OpenAlexafffund
Héla Mahmoudi, Olfa Baâtour, Jun Huang, Nawel Nasri, Imen Ben Salah, Imen Tarchoun, Maha Zaghdoudi, Margaret Y. Gruber, Mokhtar Lachaâl, Zeineb Ouerghi, Abdelali Hannoufa

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition and Soil Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésLactucaSeedlingCarotenoidGerminationSalinityChlorogenic acidHorticultureBiologyFlavonoidPolyphenolBotanyChemistryAntioxidantBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we report on the relationship between individual antioxidant carotenoids, phenolic fractions, and flavonoids and attenuating NaCl toxicity in two contrasting varieties of lettuce ( Lactuca sativa L., var. Verte and Romaine), as a means of developing more precise targets for lettuce breeding. In seedling leaves, carotenoid levels increased under NaCl stress in Verte, but remained unchanged in Romaine. Chlorogenic acid (CGA), a soluble polyphenol abundantly present in leaves, was the only phenolic acid that accumulated significantly in both varieties and was predominant under salinity. Remarkably, CGA was more prominent in Verte than Romaine at moderate salinity levels (100 mM). Foliar flavonoid levels were also differentially increased in both seedling types grown under 100 mM NaCl, but dropped significantly in both varieties under 200 mM NaCl. Germination, which was overall more salt‐resistant in Romaine, was significantly increased under salt stress by application of low dosage (10 –6 to10 –5 M) of CGA to Verte, but not to Romaine. These results suggest that CGA is involved in modulating NaCl‐induced oxidative‐stress responses during seed germination in Verte.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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