Regulated Lignin Structural Units and Soil Organic Carbon Content by Cowpea Peroxidase
Notice bibliographique
Résumé
Peroxidases participate in lignin biosynthesis, but there is no biochemical resolution between the structural units of lignin and soil organic carbon (SOC) contents. Black-eyed beans are staple high-protein foods for millions of at-risk populations in every continent. Its cultivation in semiarid zones could be leveraged to maximize SOC sequestration. Cowpea was treated with stoichiometric mixes of mineral nutrients. Peroxidase was electrophoretically purified from leaves, and assayed for o-dianisidine (guaiacyl units) and pyrogallol (p-hydroxyphenyl units) substrate specificities. Lignin, and SOC compositions were determined by gravimetry. Sulfate-treated cowpea produced the highest lignin (318.88 kg·ha-1) because the o-dianisidine maximum velocity (Vmax) value (0.36 µM·min-1·mg-1) was higher than that for the pyrogallol (0.08 µM·min-1·mg-1), but the SOC (64.75 kg·ha-1) was low due to the guaiacyl being higher than p-hydroxyphenyl units. Peroxidase Vmax value was low (0.12 µM·min-1·mg-1) for both substrates in the control cowpea, and accordingly lignin (268.44 kg·ha-1) and SOC (42.33 kg·ha-1) compositions were very low. The pyrogallol Vmax value (0.5 µM·min-1·mg-1) was lower than the o-dianisidine value (1.0 µM·min-1·mg-1) for KK-treated cowpea, and accordingly the lignin contents (227.4 kg·ha-1) possessed variable compositions of guaiacyl and p-hydroxyphenyl units, leading to very high SOC composition (214.56 kg·ha-1). The high SOC sequestration technology involving fertilization with stoichiometric mixes of mineral nutrients could enable limited resource farmers who cultivate cowpeas as cover crop in the Sahel to improve SOM while producing their staple crop.
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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 ».