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Enregistrement W2745336469 · doi:10.1139/cjps-2016-0208

Characterization of two Winter wheat varieties' responses to freezing in a frigid region of China

2017· article· en· W2745336469 sur OpenAlexvenueno aff
Yinglu Sun, liangshuang fu, Lu Chen, Xiaonan Wang, Yongchao Song, Zhuofu Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsmolyteBetaineCultivarMalondialdehydeWinter wheatHorticultureChemistryAbiotic componentFood scienceAgronomyBiologyBotanyOxidative stressBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold stress is one of the main abiotic stresses faced by winter wheat, which results in significant yield loss, especially in the harsh winter of the Heilongjiang province. Glycine betaine (GB), an important osmolyte in higher plants, helps in the stabilization of the plasma membrane and its protection from cold stress. In the present study, two winter wheat varieties that differ in cold resistance, Dongnongdongmai1 (DM1) and Jimai22 (J22), were planted under natural conditions and used for analyzing relative electrical conductivity, malondialdehyde (MDA) content, betaine aldehyde dehydrogenase (BADH) activity, expression of BADH, and the content of GB. The cold-resistant variety, DM1, showed a greater increase in BADH activity and GB content and decrease in MDA content than J22 under freezing conditions. GB was observed to have an obvious role in inhibiting the MDA content. This was reflected by the expression of BADH and enhanced tolerance to cold stress upon GB accumulation, which helped membrane stabilization. The results of the present study confirmed the role of GB in conferring cold resistance in the DM1 winter cultivar and could benefit other studies aimed at improving the tolerance of other wheat cultivars and other crops.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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