Characterization of Populations of Turf‐Type Perennial Ryegrass Recurrently Selected for Superior Freezing Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Perennial ryegrass (Lolium perenne L.) is an important turfgrass species used for lawns, sports fields, and recreational areas. Insufficient tolerance to subfreezing temperatures compromises its persistence in northern climates. A recurrent selection method, entirely performed indoors, was applied to two initial genetic backgrounds to generate populations putatively more tolerant to freezing (TF populations). The objective of the present study was to assess physiological and molecular responses after four cycles of selection (TF1–TF4). Freezing tolerance and cold‐induced metabolites were monitored in plants hardened to natural variations in temperatures in fall and winter in an unheated greenhouse. Recurrent selection improved freezing tolerance expressed as the lethal temperature for 50% of the plants (LT50) and the vigor of regrowth after freezing. Significant changes in the levels of total and individual cold‐induced carbohydrates (fructans) and amino acids (glutamine and proline) in crowns of hardened plants occurred in response to selection. Both groups of metabolites showed an opposite response to selection. The observation of DNA polymorphisms and progressive genetic differentiation between the initial populations and advanced cycles of selection suggests an impact of selection on allelic composition. Recurrent selection had a positive impact on freezing tolerance of perennial ryegrass through modifications in the molecular and genetic makeup of the populations.
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 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 ».