Characterising canola pollen germination across a temperature gradient
Notice bibliographique
Résumé
If predictions are correct, heat stress during reproduction will become a yield limiting factor in many world crops and breeding heat stress tolerance a major goal. The objective of our paper was to highlight a novel system to investigate the influence of temperature (T) on pollen germination using a thermal gradient PCR programmed to establish differential Ts across 12 wells of a PCR plate. Seven cultivars of Brassica napus L. were grown through flowering in a cool growth cabinet (20/15°C day/night) or a heat stress cabinet (HST, 27/22°C day/night). Pollen from each cultivar × cabinet combination was aspirated from 6 opened flowers, and suspended in germination media. Drops of the pollen suspension were floated on media in each well, and the PCR T was set to 30°C with a gradient of ± 10°C, creating a range from ~20 to 40°C from left to right. After an 8 h treatment, the pollen germination (pg, %) and pollen tube growth score (ptg, 1–5) were evaluated using a microscope. There were significant differences among cultivars for pg and ptg score and significant differences among well T for pg and ptg score. Pollen tubes grew best at T from 20 to 23°C. Well T exceeding 33°C reduced pg and ptg score, although 3 of the 8 cultivars had good pg even at 36°C. HST >29°C, in a growth cabinet, generally resulted in B. napus raceme sterility, although our experiment showed that pollen was still capable of germinating up to 33°C, indicating that pollen germination may not be the only reason for heat stress susceptibility.
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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 ».