Seed glucosinolate yield is maximized by higher rates of sulfur nutrition than required for seed yield in condiment mustard (Brassica juncea L.)
Notice bibliographique
Résumé
Brassica crops require high amounts of inorganic sulfur (S) for optimum yield, and are characterized by the synthesis of S-rich glucosinolates (GSL). Although it is well established that seed and GSL yield can be increased by S fertilizer, the detailed relationship between S supply as primary source and the harvestable sinks of seed GSL and storage proteins is poorly understood. We tested the hypothesis that Brassica juncea mustard seed acts as a secondary S sink, and so require a higher rate of S to achieve maximum seed GSL compared to rates required to attain maximum seed biomass. Our experimental strategy involved comparing responses to available S for seed biomass, GSL, and protein. This was carried out in a protected environment using sand culture for a high-GSL condiment-type homozygous B. juncea genotype. A low-GSL canola-type was used as a control, in order to establish a base-line of response. Significantly more S was required to achieve maximum seed GSL than was required to achieve maximum seed mass. Total seed protein content was not significantly affected by increased S. The high-GSL line appeared to have an efficient mechanism of S supply to the secondary S sink, given the observed increase in seed S with increased S availability. From a practical point of view, increases in seed GSL with S availability suggests that S fertilizer rates should be optimized for maximum seed GSL yield, rather that optimizing for seed yield, as occurs for most other crops.
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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 ».