Effect of high temperature on grain filling period, yield, amylose content and activity of starch biosynthesis enzymes in endosperm of basmati rice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High temperature during grain filling affects yield, starch amylose content and activity of starch biosynthesis enzymes in basmati rice. To investigate the physiological mechanisms underpinning the effects of high temperature on rice grain, basmati rice was grown under two temperature conditions - 32 and 22 °C - during grain filling. RESULTS: High temperature decreased the grain filling period from 32 to 26 days, reducing yield by 6%, and caused a reduction in total starch (3.1%) and amylose content (22%). Measurable activities of key enzymes involved in sucrose to starch conversion, sucrose synthase, ADP-glucose pyrophosphorylase, starch phosphorylase and soluble starch synthase in endosperms developed at 32 °C were lower than those at 22 °C compared with similar ripening stage on an endosperm basis. In particular, granule-bound starch synthase (GBSS) activity was significantly lower than corresponding activity in endosperms developing at 22 °C during all developmental stages analyzed. CONCLUSION: Results suggest changes in amylose/amylopectin ratio observed in plants grown at 32 °C was attributable to a reduction in activity of GBSS, the sole enzyme responsible for amylose biosynthesis.
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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) | 0,001 | 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 ».