Effects of Different Light Intensities on Reactive Oxygen Species Metabolism and Chlorophyll Fluorescence Parameters in Leaves of Flue-curing Tobacco Seedlings after Chilling Stress
Notice bibliographique
Résumé
In this paper,the changes of reactive oxygen species and chlorophyll fluorescence parameters in leaves of flue-curing tobacco seedlings in different combinations of simulating low temperature( 8 ± 2) ℃ and light intensity( weak light: 200 μmol /( m~2·s),strong light: 1 000 μmol/( m2·s)) in the early spring of northern China after chilling stress were studied,the aim was to exploit response mechanism of regular low temperature and strong light on survival and growth of transplanting tobacco seedlings. The results showed that after low temperature for 1,2 h,the rates of production of O_2~had not changed significantly in the weak light treatment,while,the rates of production of O_2~had increased significantly in the treatment of strong light. Meanwhile the produce rate of O_2~and increasing contents of H_2O_2 in strong light were obviously higher than in weak light. The activity of SOD and APX were increased significantly in weak light after low temperature for 1,2 h and in strong light after low temperature for 1 h,while,the activity of SOD and APX were decreased mostly in the strong light after low temperature for 2 h.The changes of reactivity oxygen species in tobacco leaves under different stress resulted in the numerous MDA accumulation,the extent of membranous peroxide had been increased. Samely,the MDA contents in strong light treat-ment were more than in weak light treatment,and the MDA contents in low temperature for 2 h were more than for1 h. The parameters of Fv / Fm and Fv / Fo were not changed significantly in weak light after low temperature for 1,2 h,while,parameters of Fv / Fm and Fv / Fo were decreased mostly in the strong light after low temperature,and degree of decreasing in low temperature for 2 h were more than for 1 h.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».