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Enregistrement W2091556904 · doi:10.1007/s10535-013-0349-6

Increased cucumber salt tolerance by grafting on pumpkin rootstock and after application of calcium

2013· article· en· W2091556904 sur OpenAlexfundno aff
Bo Lei, Yuan Huang, Jin Xie, Zhishan Liu, Ai Zhen, Molin Fan, Zhilong Bie

Notice bibliographique

RevueBiologia Plantarum · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Sphagnum Peat Moss AssociationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRootstockChemistryShootGraftingHorticultureNutrientAntiporterPotassiumSodiumSalinityBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-grafted and pumpkin rootstock-grafted cucumber plants were subjected to the following four treatments: 1) aerated nutrient solution alone (control), 2) nutrient solution with 10 mM Ca(NO3)2 (Ca), 3) nutrient solution with 90 mM NaCl (NaCl), and 4) nutrient solution with 90 mM NaCl + 10 mM Ca(NO3)2 (NaCl+Ca). The NaCl treatment decreased the plant dry mass and content of Ca2+ and K+ but increased the Na+ content in roots and shoots. Smaller changes were observed in pumpkin rootstock-grafted plants. Supplementary Ca(NO3)2 ameliorated the negative effects of NaCl on plant dry mass, relative growth rate (RGR), as well as Ca2+, K+, and Na+ content especially for pumpkin rootstock-grafted plants. Supplementary Ca(NO3)2 distinctly stimulated the plasma membrane (PM) H+-ATPase activity which supplies the energy to remove excess Na+ from the cells. The expressions of gene encoding PM H+-ATPases (PMA) and gene encoding a PM Na+/H+ antiporter (SOS1) were up-regulated when Ca(NO3)2 was applied. The pumpkin rootstock-grafted plants had higher PM H+-ATPase activity as well as higher PMA and SOS1 expressions than the self-grafted plants under NaCl + Ca treatment. Therefore, the addition of Ca2+ in combination with pumpkin rootstock grafting is a powerful way to increase cucumber salt tolerance.

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)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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