Freezing tolerance assessment for seedlings of three asparagus cultivars grown under controlled conditions
Notice bibliographique
Résumé
Kim, J. and Wolyn, D. J. 2015. Freezing tolerance assessment for seedlings of three asparagus cultivars grown under controlled conditions. Can. J. Plant Sci. 95: 495–504. Asparagus (Asparagus officinalis L.) cultivars grown in southern Ontario must be winter-hardy. Development of a method to screen seedlings for freezing tolerance directly, or indirectly through metabolite analysis, could be useful in a breeding program. Ten-week-old seedlings of three cultivars with varying adaptation to southern Ontario, Guelph Millennium (GM), Jersey Giant (JG) and UC157 (UC), were acclimated under factorial combinations of two temperatures (7 or 23°C) and two photoperiods (8 and 16 h), with or without 5 additional days of sub-freezing acclimation at 3/−3°C (12/12 h) in darkness. Plants were then evaluated for metabolites and LT 50 , the temperature at which 50% of plants die. Photoperiod had no effect, but low temperature without sub-freezing acclimation decreased LT 50 (increased freezing tolerance) of all three cultivars. The ranking of freezing tolerance, GM>JG>UC, was consistent with observed persistence in the field. The cultivars differed for concentrations of fern chlorophyll, and crown proline, high-molecular-weight fructan and sucrose, as well as crown percentage water. LT 50 was highly correlated with crown percentage water, and chlorophyll, proline, sucrose, and high-molecular-weight fructan concentrations, suggesting these traits could be used as indirect measures to breed for winter-hardy cultivars.
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 ».