Interspecific root interactions enhance photosynthesis and biomass of intercropped millet and peanut plants
Notice bibliographique
Résumé
Intercropping is commonly practiced worldwide because of its benefits to plant productivity and resource-use efficiency. Belowground interactions in these species-diverse agro-ecosystems can greatly contribute to enhancing crop yields; however, our understanding remains quite limited of how plant roots might interact to influence crop biomass, photosynthetic rates, and the regulation of different proteins involved in CO2 fixation and photosynthesis. We address this research gap by using a pot experiment that included three root-barrier treatments with full, partial and no root interactions between foxtail millet (Setaria italica (L.) P.Beauv.) and peanut (Arachis hypogaea L.) across two growing seasons. Biomass of millet and peanut plants in the treatment with full root interaction was 3.4 and 3.0 times higher, respectively, than in the treatment with no root interaction. Net photosynthetic rates also significantly increased by 112–127% and 275–306% in millet and peanut, respectively, with full root interaction compared with no root interaction. Root interactions (without barriers) contributed to the upregulation of key proteins in millet plants (i.e. ribulose 1,5-biphosphate carboxylase; chloroplast ß-carbonic anhydrase; phosphoglucomutase, cytoplasmic 2; and phosphoenolpyruvate carboxylase) and in peanut plants (i.e. ribulose 1,5-biphosphate carboxylase; glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase; and phosphoglycerate kinase). Our results provide experimental evidence of a molecular basis that interspecific facilitation driven by positive root interactions can contribute to enhancing plant productivity and photosynthesis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».