Protein content and protease activity in senescing roots and leaves of wetland monocot species with contrasting root turnover strategies
Notice bibliographique
Résumé
Perennial herbaceous monocots in Northern Ontario wetlands can be classified in two \ndistinct types of root turnover strategies: those with overwintering roots, and those with \ncomplete root mortality at the end of the growing season. All species have autumnsenescing \nleaves. The present thesis is part of investigations to understand adaptive \nadvantages of the two strategy types, focusing on nutrient remobilization from senescing \nroots. Existing data on nutrient remobilization from senescing roots is based on changes \nin element content in dying roots, and do not differentiate between remobilization and \nleaching out. Root protein content and aminopeptidase activity was assessed for gardengrown \nplants of six species from September to November, three species with autumnsenescing \nroots (Rhynchospora alba, Sagittaria latifolia, Sparganium americanum) and \nthree with overwintering roots (Carex oligosperma, Iris versicolor, Scirpus microcarpus). We hypothesized that protein degradation and protease activity would be higher in \nautumn-senescing roots. The results confirm the existence of two root turnover strategies, \nspecies with annual roots showing a decline in root protein content, while species with \nperennial roots did not show such a decrease. Leaf protein content deceased in all species \nbut C. oligosperma, known to senesce late. Total root aminopeptidase activity per fresh \nmass decreased in species with annual roots, but not in those with perennial roots. In \ncontrast to expectation, specific aminopeptidase activity did not change over time and did \nnot differ between the strategies. We conclude that nitrogen remobilization is an active \nprocess in senescing roots, and in autumn occurs only in annual roots. However, temporal \ncharacterization of root enzyme activities requires more detailed investigations
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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 ».