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Enregistrement W2475303607 · doi:10.1139/cjps-2016-0124

Effect of CO<sub>2</sub> enrichment and increased nitrogen supply on the induction of sunflower (<i>Helianthus annuus</i> L.) primary leaf senescence

2016· article· en· W2475303607 sur OpenAlexvenueno aff
Francisco J. Canales, Edilberto Barrientos, E. Agüera

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJunta de Andalucía
Mots-clésHelianthus annuusSunflowerNitrate reductasePhotosynthesisSenescenceNitrateNitrogenNitrogen cycleBiologyHorticultureDry weightBotanyChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was made of the effect of atmospheric CO2 enrichment and increased nitrogen availability on primary leaf senescence in sunflower (Helianthus annuus L.). First, markers normally used for monitoring leaf development (dry weight, leaf surface area, protein content, photosynthetic pigment levels, CO2 fixation rate, changes in the enzymes involved in nitrogen metabolism, and plant-tissue oxidative status) were measured in plants grown for 42 days under ambient (400 µL L−1) or enriched CO2 conditions (800 µL L−1), and with two different levels of nitrate supply (10 mM and 25 mM). Second, two-dimensional electrophoresis (2-DE) was used to compare primary-leaf protein profiles (16 and 42 days) in sunflowers grown under ambient or enriched CO2 conditions with elevated nitrate supply. Plants grown under enriched CO2 conditions and with high nitrogen supply displayed faster growth, a higher CO2 fixation rate, and increased activity by antioxidative and nitrogen-metabolism-related enzymes than those grown under elevated CO2 with low nitrogen supply. These findings indicate that CO2 enrichment and increased nitrate availability slow down the induction of senescence, suggesting that senescence may be directly related to leaf C/N ratio. These results enhance our understanding of the sunflower’s response to increased atmospheric CO2 levels, one of the environmental factors favoring climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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