Contribution of Lignin and Non-Lignin Dependent Responses in Protein Fraction-Interacted Plant Tissue
Notice bibliographique
Résumé
In a basic investigation, considering sunflower (Helianthus annuus) a highly lignified seed plant in contrast to fern (Nephrolepsis exaltata) as pteridophyte, the leaf tissues of Nephrolepsis were allowed to be interacted with the (NH4)2 SO4 protein fractions of Helianthus leaves. The results showed that the (NH4)2 SO4 60-100% fraction is able to increase the activities of phenylpropanoid/polyphenolic pathway enzymes including phenylalanine ammonia lyase (PAL), polyphone oxidase (PPO) and peroxidase (POD) in leaf tissues of Nephrolepsis. Comparing changed percentage in lignin contents, antioxidative abilities, total flavonoids and carotenoids content with the changes in the enzymes activities different contributions of lignin and non-lignin dependent responses in the interacted tissues were observed. For the first ever time report, the present findings not only quantify the approximate dividend of the lignin and non-lignin dependent routs in phenylpropanoid pathway but also may state the question: whether a signaling element is present in the protein fraction of sunflower leaves?
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».