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Enregistrement W2526927457 · doi:10.1139/cjps-2015-0385

CO<sub>2</sub> laser enhances the chilling tolerance of wheat seedlings by stimulating NO synthesis

2016· article· en· W2526927457 sur OpenAlexvenueno aff
Yiping Chen, Qiang Liu, Dong Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAPXMalondialdehydeSuperoxide dismutaseNitric oxidePeroxidaseChemistryCatalaseHorticultureAntioxidantBiochemistryEnzymeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the mechanism by which laser irradiation enhances the chilling tolerance of wheat seedlings, seeds were exposed to different treatments, and biochemical parameters were measured. Compared with the control group, chilling stress (CS) led to an increase in the concentrations of malondialdehyde (MDA) and H 2 O 2 , and decreases in the activities of superoxide dismutase (SOD), ascorbate peroxidase (APX), glutathione reductase (GR), catalase (CAT), peroxidase (POD), and nitric oxide synthase (NOS), and the concentrations of nitric oxide (NO) and protein. Treatment with 2-(4-carboxyphenyl)-4,4,5,5-tetramethylimidazoline-1-oxyl-3-oxide (PTIO), sodium tungstate (ST), and NG-nitro-L-arginine methyl ester (L-NAME) followed by CS resulted in further increases in the concentrations of MDA and H 2 O 2 and further decreases in the other parameters. However, treatment with PTIO, ST, and L-NAME followed by laser irradiation had the opposite effects on these parameters. When the seeds were treated with PTIO, ST, and L-NAME followed by laser and CS, the concentrations of MDA and H 2 O 2 were significantly lower and the other parameters were higher than in the PTIO, ST, and L-NAME plus CS groups. These results suggest that CO 2 laser irradiation enhances the chilling tolerance of wheat seedlings by stimulating endogenous NO synthesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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