Effects of Plant Growth Regulators (PGRs) on Endogenous Hormone Contents and Activities of Protective Enzymes in Soybean Leaves
Notice bibliographique
Résumé
The leaf senescence is one of the main problems at filling stage in soybean grain, affecting leaf photosynthetic physi-ology. Previous researches have showed that chemical growth regulators have been used to delay leaf senescence, therefore, to raise grain yield. In the present study, a soybean (Glycine max) cultivar, ‘Kennong4’ with three treatments by spraying SOD simulation material (SODM), Choline chloride (Cc) and Diethyl aminoethyl hexanoate (DTA-6) were employed to compare dif-ferences of several endogenous hormones and protective enzyme activities in soybean leaves in a field experiment. The results show that, compared with CK, 7–15% of yield increases were obtained with SODM and DTA-6 treatments. IAA, GA, and CTK contents significantly increased with SODM treatment from the 5th to the 30th day after spraying. DTA-6 improved the contents of IAA and CTK from the 15th to the 30th day after spraying, however, the contents of IAA and CTK reduced with Cc treatment in varying degrees. On the other hand, with the time elongation after spraying PGRs, three regulators increased SOD and POD ac-tivities in soybean leaves. SOD activity in leaves with DTA-6 spraying was higher than that with SODM spraying, although POD activity in leaves with DTA-6 spraying was lower than that with SODM spraying. In addition, SODM and DTA-6 also enhanced CAT activity in soybean leaves and slowed the increase of MDA. But the effect of Cc was not obvious. The results above indi-cated that it is effective to increase seed yield or delay leaf senescence, and regulate the level of endogenous hormones and physiological function of protective enzymes by spraying SODM and DTA-6 on soybean leaves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».