Exploring the Molecular and Metabolic Factors Contributing to the Adaptation of Maize Seedlings to Nitrate Limitation
Notice bibliographique
Résumé
Crop production on soils containing sub-optimal levels of nitrogen (N) severely compromises yield potential. The development of plant varieties displaying high N use efficiency (NUE) will optimize N fertilizer use and reduce the environmental damage caused by excess N application. Maize is one of the most important crops cultivated worldwide. Identification of the genotypes with an enhanced NUE in the field is both time and resource consuming and sometime is difficult due to the regulation in the biotechnology programs. Identification of traits associated with adaptation to N limitation at an early vegetative stage which could reflect NUE at maturity is in need. We developed a hydroponic growth system and used it to test two genotypes that were different in their NUE at maturity under N limitation. One genotype SRG-200 showed a higher NUE than the other genotype SRG-100 and we used its hybrid SRG-150 as a reference for NUE. A number of phenotypic, molecular, and metabolic factors were tested using these three genetic lines at an early vegetative stage to determine which of these could be more indicative of predicting improved NUE at an early seedling stage. These include a transcriptional analysis which showed that the higher NUE in SRG-200 genotype is associated with higher transcript levels for the genes involved in nitrate transport, N assimilation, and GS and that the SRG-200 genotype maintained higher sugar content in leaves. Those identified in this study could be useful indicators for selecting promising maize lines at early stages to help develop elite varieties showing an enhanced NUE.
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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) | 0,000 | 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 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 ».