Freezing Tolerance Attributes during Spring Deacclimation for Three Asparagus Cultivars with Varying Adaptation to Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Winterhardiness in asparagus ( Asparagus officinalis ) may be related to proper cold acclimation and induction of freezing tolerance in the fall, levels and maintenance of freezing tolerance in the winter, and the timing of deacclimation in the spring. Premature deacclimation and the inability to reacclimate could result in crown damage from spring freeze-thaw cycles. A field experiment was conducted, replicated over 2 years, to determine how three cultivars with varying adaptation to southern Ontario deacclimate in the spring by assessing LT 50 (the temperature at which 50% of plants die) and biochemical and physiological parameters associated with freezing tolerance. ‘UC 157’ (UC), the least-adapted cultivar, deacclimated after soil temperatures rose above freezing; LT 50 values increased linearly over time and were unaffected by fluctuations in soil temperature. ‘Jersey Giant’ (JG), a cultivar with moderate adaptation, rapidly deacclimated with increased soil temperature but appeared to partially reacclimate as temperatures decreased. For ‘Guelph Millennium’ (GM), the most-adapted cultivar, LT 50 values did not change, maintaining the greatest levels of freezing tolerance during the spring sampling period. Although LT 50 values did not differ among cultivars on the first spring sampling date, ranking for freezing tolerance at the final sampling in each year was GM>JG>UC, which is consistent with adaptation. Rhizome traits were most associated with freezing tolerance and included high concentrations of low-molecular-weight fructans (LFs), glucose, and proline and low percentage water and sucrose concentration. Overall, data suggest that the timing of deacclimation and loss of freezing tolerance in the spring may significantly affect winterhardiness; cultivars that lose freezing tolerance early and cannot reacclimate could suffer most from late spring freeze-thaw cycles.
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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 ».