Changes in Organic and Inorganic Osmolytes of Maize (Zea mays L.) by Sulfur Application Under Salt Stress Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Mineral nutrients have favourable potential in alleviation of salinity problem in plants. Sulfur has specific functions in regulating plant growth, metabolism, enzymatic reactions and osmolyte homeostasis in plants. Hence, an experiment was carried out to explore the role of sulfur in ameliorating salt toxicity in maize by changes in organic and inorganic osmolyte contents. A range of sulfur levels (40, 80 mM) were used to induce salinity tolerance in maize. Various treatments of salinity (25, 75 mM) were applied by using sodium chloride. Results revealed that glycine betaine, proline, total soluble sugars, total soluble proteins and total free amino acids contents were increased by applying salinity while the application of sulfur lowered the proline and increased other studied organic osmolyte contents in all studied maize organs (leaf, shoot, root). The maximum improvement in organic osmolyte contents were found at 40 mM sulfur, however, at 80 mM sulfur proline contents were reduced. Applied salinity increased leaf tissue concentration of Na+ and decreased that of K+, Ca2+, NO3-, PO43-, SO42- leading to a severely declined in K+/Na and Ca2+/Na+ ratio. However, application of sulfur reduced the Na+ contents and improved K+, Ca2+, NO3-, PO43-, SO42-, K+/Na+ and Ca2+/Na+ ratio in the salinity grown plants. Moreover, 40 mM level of sulfur was greatly effective in osmolyte homeostasis at all levels of salinity. This indicated that use of sulfur (40 mM) ameliorated the effect of salinity by changing organic and inorganic osmolyte contents in maize plants.
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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) | 0,000 | 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 ».