Canola Responses to Drought, Heat, and Combined Stress: Shared and Specific Effects on Carbon Assimilation, Seed Yield, and Oil Composition
Notice bibliographique
Résumé
L., from flowering to seed development, to two temperature and water treatments and a combination of these treatments. The diffusional limitations of stomatal conductance and mesophyll conductance on photosynthesis, as well as resource-use efficiency (particularly water and nitrogen), were assessed. In addition, the effects of stressors on the seed fatty acid content and composition and the total protein content were examined. The results showed that the reduction in the net photosynthetic assimilation rate was caused by combinations of heat and drought (heat + drought) treatments, by drought alone, and, to a lesser extent, by heat alone. The stomatal conductance decreased under drought and heat + drought treatments but not under heat. Conversely, the mesophyll conductance was reduced significantly in the plants exposed to heat and heat + drought but not in the plants exposed to drought alone. The carboxylation efficiency rate and the electron transport rate were reduced under the heat treatment. The seed yield was reduced by 85.3% under the heat treatment and, to a lesser extent, under the drought treatment (31%). This emphasizes the devastating effects of hotter weather on seed formation and development. Seed oil content decreased by 52% in the plants exposed to heat, the protein content increased under all the stress treatments. Heat treatment had a more deleterious effect than drought on the seed oil composition, leading to enhanced levels of saturated fatty oils and, consequently, desaturation efficiency, a measure of oil frying ability. Overall, this study showed that except for the photosynthetic assimilation rate and stomatal conductance, heat, rather than drought, negatively affected the photosynthetic capacity, yield, and oil quality attributes when imposed during the flowering and silique-filling stages. This result highlights the necessity for a better understanding of heat tolerance mechanisms in crops to help to create germplasms that are adapted to rapid climate warming.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».