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Enregistrement W2624043047 · doi:10.3389/fpls.2017.00949

Silicon Transporters and Effects of Silicon Amendments in Strawberry under High Tunnel and Field Conditions

2017· article· en· W2624043047 sur OpenAlexafffund
Samuel Ouellette, Marie-Hélène Goyette, Caroline Labbé, Joan Laur, L. Gaudreau, André Gosselin, Martine Dorais, Rupesh Deshmukh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPowdery mildewCultivarSilicic acidHuman fertilizationSiliconHorticultureFragariaBiologyFungicideChemistryBotanyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) that thrives in late summer-early fall. In an attempt to find alternative solutions to fungicides currently employed to curb the disease, we wanted to investigate the potential of silicon (Si) amendments that have been associated with prophylactic properties against powdery mildews. To this end, our first objective was to determine if strawberry was a Si-competent species following the recent characterization of the properties of Si transporters that plants must carry to uptake silicic acid. Based on genomic data, we were able to conclude that strawberry contained both functional influx (Lsi1) and efflux (Lsi2) transporters for Si uptake. Subsequently commercial experiments under high tunnel and field conditions were conducted with different Si fertilization regimes: constant soluble Si feeding in high tunnel, and bi-weekly soluble Si feeding or three concentrations of calcium silicate fertilization in the field. Results from high tunnel experiments showed that strawberry could accumulate as much as 3% Si on a dry-weight basis, the highest concentration ever reported for this species. All six tested cultivars contained roughly the same concentration, thereby confirming the limited genetic variability, also observed in other species, associated with the trait. Silicon fertilization under high tunnel led to a significant reduction of powdery mildew severity in both years and on all cultivars, and a significant increase in yield of marketable fruits reaching as much as 300% with cv. Monterey. By contrast, Si fertilization under field conditions in soils deficient in plant available Si, either in soluble or solid form, did not result in significant accumulation of Si in plants, regardless of the cultivars, year or concentrations. Our results have thus provided both genotypic and phenotypic proof that strawberry can greatly benefit from Si fertilization, but have also highlighted the importance of validating the fertilization regime to ensure that Si is properly absorbed and/or available to the plant.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations89
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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