Membrane fluxes, bypass flows, and sodium stress in rice: the influence of silicon
Notice bibliographique
Résumé
Provision of silicon (Si) to roots of rice (Oryza sativa L.) can alleviate salt stress by blocking apoplastic, transpirational bypass flow of Na+ from root to shoot. However, little is known about how Si affects Na+ fluxes across cell membranes. Here, we measured radiotracer fluxes of 24Na+, plasma membrane depolarization, tissue ion accumulation, and transpirational bypass flow, to examine the influence of Si on Na+ transport patterns in hydroponically grown, salt-sensitive (cv. IR29) and salt-tolerant (cv. Pokkali) rice. Si increased growth and lowered [Na+] in shoots of both cultivars, with minor effects in roots; neither root nor shoot [K+] were affected. In IR29, Si lowered shoot [Na+] via a large reduction in bypass flow, while in Pokkali, where bypass flow was small and not affected by Si, this was achieved mainly via a growth dilution of shoot Na+. Si had no effect on unidirectional 24Na+ fluxes (influx and efflux), or on Na+-stimulated plasma-membrane depolarization, in either IR29 or Pokkali. We conclude that, while Si can reduce Na+ translocation via bypass flow in some (but not all) rice cultivars, it does not affect unidirectional Na+ transport or Na+ cycling in roots, either across root cell membranes or within the bulk root apoplast.
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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 | 0,001 |
| 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 ».