Leaf cell membrane stability‐based mechanisms of zinc nutrition in mitigating salinity stress in rice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excess salt affects about 955 million ha of arable land worldwide, and 49% of agricultural land is Zn‐deficient. Soil salinity and zinc deficiency can intensify plant abiotic stress. The mechanisms by which Zn can mitigate salinity effects on plant functions are not well understood. We conducted an experiment to determine how Zn and salinity effects on rice plant retention of Zn, K+ and the salt ion Na+ affect chlorophyll formation, leaf cell membrane stability and grain yield. We examined the mechanisms of Zn nutrition in mitigating salinity stress by examining plant physiology and nutrition. We used native Zn‐deficient soils (control), four salinity (EC) and Zn treatments – Zn 10 mg·kg−1 (Zn10), EC 5 dS·m−1 (EC5), Zn10+EC5 and Zn15+EC5, a coarse rice (KS‐282) and a fine rice (Basmati‐515) in the study. Our results showed that Zn alone (Zn10) significantly increased rice tolerance to salinity stress by promoting Zn/K+ retention, inhibiting plant Na+ uptake and enhancing leaf cell membrane stability and chlorophyll formation in both rice cultivars in native alkaline, Zn‐deficient soils (P < 0.05). Further, under the salinity treatment (EC5), Zn inputs (10–15 mg·kg−1) could also significantly promote rice plant Zn/K+ retention and reduce plant Na+ uptake, and thus increased leaf cell membrane stability and grain yield. Coarse rice was more salinity‐tolerant than fine rice, having significantly higher Zn/K+ nutrient retention. The mechanistic basis of Zn nutrition in mitigating salinity impacts was through promoting plant Zn/K+ uptake and inhibiting plant Na+ uptake, which could result in increased plant physiological vigour, leaf cell membrane stability and rice productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».