Improving salinity resilience in <i>Swertia chirayita</i> clonal line with <i>Lactobacillus plantarum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Plants defense responses to abiotic stresses, including salinity stress, involve stimulation of defense related pathways such as biosynthesis of secondary metabolites and induction of endogenous antioxidant enzyme responses. In the present study, a single seed origin clonal line of Swertia chirayita inoculated with Lactobacillus plantarum (LP) was grown under different salinity levels. Control had no LP inoculation. S. chirayita inoculated with LP showed higher accumulation of proline, low proline dehydrogenase activity, up-regulation of pentose phosphate pathway, down-regulation of succinate dehydrogenase activity (Krebs cycle) and low total phenolic content with increased salt concentrations. In comparison, S. chirayita without LP adopted a different biochemical mechanism to counter salt stress (NaCl) by up-regulating both pentose phosphate pathway and Krebs cycle along with stimulation of phenolic biosynthesis. Guaiacol peroxidase (GPX) activity increased with and without LP treatment in response to increasing concentrations of salt. These results indicate that S. chirayita inoculated with LP exhibits a greater salinity stress tolerance than S. chirayita without LP by adopting a more energy efficient defense responses and potentially efficiently partitioning carbon flux between primary and secondary metabolism to counter salt induced oxidative stress.
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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 ».