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Enregistrement W2612469505 · doi:10.5539/jas.v9n6p13

Alkaloids in White Lupin and Their Effects on Symbiotic N Fixation

2017· article· en· W2612469505 sur OpenAlexvenueno aff
Kristina D. Staples, Anwar A. Hamama, Regina Knight-Mason, Harbans L. Bhardwaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupinusBiologyPoint of deliveryAlkaloidHorticultureBotanyInoculation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seeds of white lupin (Lupinus albus L.), known to potentially fix 150 to 200 kg/ha N via Symbiotic N Fixation (SNF), are classified as sweet or bitter based on their alkaloid contents: sweet lupins contain very low whereas bitter lupins contain high contents of alkaloids. However, precise information about effects of alkaloid content on SNF is not very well unknown. Experiments were conducted to determine if alkaloid content in the seed is related to that in other plant tissue such as leaves and pod shells, characterization of relationship between alkaloid concentration and SNF, and to study variation among 126 white lupin accessions for concentration of alkaloids. In the first experiment, the Dragendorff test, a colorimetric test, was used to categorize field-grown lupin lines into 6 categories: 0, 1, 2, 3, 4, and 5 with 0 representing sweet and 5 representing extreme bitterness with bitterness increasing from 0 to 5. In the second experiment, ten lupin lines differing in their Dragendorff score from 0 to four were inoculated with seven bradyrhizobial strains and studied for SNF in a greenhouse. A numerical scale from 0 to 4 with 1 representing absence of nodules and 4 representing many functional nodules was used as a measure of SNF. In the third experiment, concentrations of alkaloids (Dragendorff scores), oil, and protein were studied in 126 accessions.Results indicated that all progenies with Dragendorff score of 1 for the seeds also had the same score for leaves and pod shells. However, this was not true for other progenies. In the case of progenies with Dragendorff scores of 0, 2, 3, or 4 in the seed, the Dragendorff scores for leaves and pod shells were above and below the seed scores indicating existence of variation for alkaloids in various tissues of the lupin plant. Alkaloid content also had significant effects on root nodulation. The interaction between alkaloid categories and bradyrhizobial strains was non-significant. The root nodulation score for lupin lines in alkaloid categories 0, 3, and 4 were similar, indicating that the same bradyrhizobial strain could be used to effectively inoculate sweet and bitter white lupin lines. The root nodulation induced by the seven bradyrhizobial strains were statistically different. It was observed that S96-A15, S96-A19, and S96-B9 were more efficient bradyrhizobial strains whereas S96-A5 was observed to be less efficient for root nodulation. Significant variation existed among 126 white lupin accessions for Dragendorff score and concentrations of oil and protein. The alkaloid content did not affect oil content in the seed, however, alkaloid content significantly affected protein content. The results indicated that bitter seeds had higher protein content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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