Physiological Effects of Hydration-dehydration on Enhancing Heat Tolerance of Tomato Seeds during Germination
Notice bibliographique
Résumé
Tomato is originated form western plateau of South America.It is seasoned with highland dry and cool climate of its native habitat around equator,intolerant of high temperature and humidity,and more sensitive to high temperature especially during its germination period.The previous research shows that temperature over 30 ℃ severely inhibit the germination of tomato seeds.In the present study,germination percentage,biomass,vigor index,lipid peroxidation and antioxidant enzyme activities of Lycopersicon esculentum Mil 1.CV Jiafen No.17 seeds under high temperature were detected to study the effects of hydration-dehydration on raising its heat tolerance in germinating stage.After being hydrated for 30 h at 25 ℃,tomato seeds were dried under room temperature,and then used for germination experiment at 33 ℃ and 35 ℃ respectively.Antioxidant enzyme activities,relative electricity conductivity(REC) and malondialdehyde(MDA) content were detected 30 h after the seeds were set on paper bed,while germination percentage,biomass and vigor index were detected 10 d later.Results showed that after hydration-dehydration treatment,germination percentage,biomass,vigor index were all increased,superoxide dismutase(SOD),ascorbate peroxidase(APX),catalase(CAT),glutathione reductase(GR) activities were also significantly increased at different degrees,while REC and MDA content were decreased.In conclusion,it is possible that hydration-dehydration treatment increased tomato seeds' heat tolerance by repairing the injured membrane system,enhancing the antioxidase activities and reducing the leakage and lipid peroxidation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».