Potassium Nitrate Priming Affects the Activity of Nitrate Reductase and Antioxidant Enzymes in Tomato Germination
Notice bibliographique
Résumé
Priming has been used to improve the performance of germination at the field, and potassium nitrate (KNO3) is a promising compound for this purpose. The nitrate (NO3) could be absorbed, being used in the metabolism of the embryo, through the enzyme nitrate reductase (NR). Besides, the priming could also activate the response of the antioxidant system, becoming the primed seeds more prepared for possible stresses. Thus, the aim of this study was to evaluate the metabolic effect of nitrate in tomato seed germination by the quantification of NR activity, and also evaluate the activity of some antioxidant enzymes as superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT) and ascorbate peroxidase (APX). Tomato seeds were primed using solutions of polyethylene glycol (PEG 6000) -1,1MPa, 50 mM KNO3 and PEG+KNO3. The variables analyzed were germination (germinability, mean germination time, mean germination rate, coefficient of variation of the germination time, uncertainty and synchrony) nitrogen, total proteins and enzymes. The germination data were analyzed using an ANOVA, comparing the averages by Scott-Knott test (P < 0.05). To analyze the nitrogen, protein and enzymatic activities, we used a Kruskal-Wallis test (P < 0.05). The results show an increase in the NR activity, as well as in the antioxidant enzymes. The germination time (t) and germination rate (v) primed in KNO3 had a better performance compared to the other treatments. In conclusion, the observed benefits in tomato seeds primed with KNO3 were related to the activity of the enzyme nitrate reductase in the production of nitrite/nitric oxide, which acted promoting a faster germination.
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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 ».