Irradiance from Distinct Wavelength Light-emitting Diodes Affect Secondary Metabolites in Kale
Notice bibliographique
Résumé
The use of light-emitting diodes (LEDs) for plant production is a new field of research that has great promise to optimize wavelength-specific lighting systems for precise management of plant physiological responses and important secondary metabolite production. In our experiment, hydroponically cultured kale plants ( Brassica oleracea L. var. acephala D.C.) were grown under specific LED wavelength treatments of 730, 640, 525, 440, and 400 nm to determine changes in the accumulation of chlorophylls, carotenoids, and glucosinolates. Maximum accumulation, on a fresh mass basis, of chlorophyll a and b and lutein occurred at the wavelength of 640 nm, whereas β-carotene accumulation peaked under the 440-nm treatment. However, when lutein was measured on a dry mass basis, maximum accumulation was shifted to 440 nm. Sinigrin was the only glucosinolate to respond to wavelength treatments. Wavelength control using LED technology can affect the production of secondary metabolites such as carotenoids and glucosinolates with irradiance levels also a factor in kale. Management of irradiance and wavelength may hold promise to maximize nutritional potential of vegetable crops grown in controlled environments.
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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 | 0,001 |
| 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 ».