007 Evaluation of the Spring Frost Susceptibility of Strawberry Genotypes Using Chlorophyll Fluorescence Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Frost tolerance of flower buds is one of the most important characteristics of strawberry cultivars that produce fruit early or very early in the season. The objective of this study was to evaluate chlorophyll fluorescence (CF) as a suitable rapid method to assess spring frost injury of strawberry flowers. More specifically, to determine if there was a relationship between a decrease in CF and the appearance of visual symptoms (visual expression of necrosis (VEN) based on the amount of dark, damaged, and/or water soaked tissue of the pistil) due to frost. Sixty-six strawberry genotypes with varying levels of chilling susceptibility were used. The plants were grown in a greenhouse under a 16-h light period at 20-22 °C during the daytime and 16-18 °C at night. For the CF and VEN measurements, the plants were stored at -3 °C for 24 h followed by 24 h in the greenhouse. The CF measurements were made on dark-adapted tissue, using the F v /F m test of an OS-500 modulated fluorometer. For the VEN method, the flowers which had dark, damaged, and/or water soaked pistils were counted. The results showed that variable fluorescence (F v ) decreased as the temperature was lowered. The spring frost resistant cultivars maintained F v at a stable level and had a smaller regression slope (ß 1 ), whereas the susceptible cultivars showed a very dramatic decrease in F v . The CF method gave results that correlated with the VEN results. The strong relationship between chilling tolerance determined via visual and florescence techniques supports the use of CF in selecting resistant spring frost selections in a breeding program. The use of CF will allow the breeder not only to select for spring frost-resistant selections independently of environmental changes, but also to select frost resistant seedlings prior to planting in the field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».