The response of soybean to nod factors and a bacteriocin
Notice bibliographique
Résumé
Microbe-to-plant signals can enhance the growth of a wide range of crops. The responses by soybean (Glycine max var. 91M01) to 2 signal molecules were investigated: Bradyrhizobium japonicum 532C lipo-chitooligosaccharide (Nod Bj V [C:18, MeFuc]) (LCO); and Bacillus thuringiensis strain NEB17 bacteriocin thuricin 17 (Th17). The objective was to assess and quantify the response by soybean, in terms of factors that contribute to yield, to the experimental signal molecules in germination experiments and field experiments. Soybean germination was stimulated by the experimental concentrations of Th17 under controlled 15°C and 22°C conditions, and 10−6 M LCO under 15°C. There were negative relationships between Th17 concentration and both the number of trifoliate leaves and the dry weight of nodules: lower concentrations resulted in plants with more leaves and nodules while higher concentrations resulted in plants with fewer leaves and nodules. The 10−8 M LCO treatment had a significant effect on the dry weight of nodules at the flowering stage of plant development (F4,21 = 6.06, p = 0.0019). Considering the harvest stage data from both field trials of 2011, the lower experimental concentrations of Th17 resulted in taller plants. The study of Th17 has the potential to expand our understanding of this relatively recent and unexpected finding; and to understand how best to apply this finding, to allow increased production of soybean. Collectively, these results indicate that Th17 has potential in this regard.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».