Effect of the Different Chemistry Mutagens on the Germination and Growth of Rice Seed
Notice bibliographique
Résumé
Uses different type chemistry mutagens treated the paddy rice seed, The results showed that:with chemistry mutagen processing density increase, The paddy rice seed's germination viability, the germination percentage, the vigor index, root and bud the growth condition and so on basically have a decreasing trend. But low density EMS(0.5%), MNU(0.05%) has enhanced the function which to rice seed germination percentages, the germination tendency, the vigor index as well as the promotion late rice seed root and the bud grows;High concentration EMS(2.0%), NaN3 (2×10-3mol/L)reduce the germination percentage and the vigor index of seed. And high concentration chemistry mutagens that 2.0%EMS and 2×10-3mol/L NaN3 has more inhibitory effect on bud growth of rice than on its root. The results compared with contrast showed that root longness and seedling high of growth fluctuation was early rice more wide than the late rice after treated with chemical mutagens. and shows early rice more sensitive than the late rice. When EMS and the NaN3 density is higher separately than 1.0×10-3mol/L, 2.0%, above ground (stem and leaf) and under-ground (root) of the paddy rice seedling are suppressed, The exhibition is that the root longness and the seedling high become shortens(except R974), And reaches the significance level compared with contrast.
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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 ».