Potassium translocation combined with specific root uptake is responsible for the high potassium efficiency in vegetable soybean
Notice bibliographique
Résumé
Uptake of potassium (K) in crops depends mainly on the root system. Field, pot and hydroponic experiments were carried out to characterise root morphological traits and examine their roles in K uptake and utilisation of vegetable soybean (edamame) (Glycine max (L.) Merr.). Of 40 genotypes, two high K-efficiency (HKE) and two low K-efficiency (LKE) genotypes were identified and compared at two levels of K application: nil or 120 kg K2SO4 ha–1. HKE genotypes had shorter total root length and smaller root surface area and root volume than LKE genotypes, but responded earlier to low-K conditions by adjusting root architecture. In plants receiving nil K, total root length was increased by 10.4–21.8% for HKE genotypes but decreased by 5.5–9.5% for LKE genotypes at the V4 stage relative to plants receiving applied K. HKE genotypes were more efficient in redistributing K from source to sink tissue, especially from leaf. Of the total K in vegetative tissues, 35.0–46.4% was redistributed to seed in HKE genotypes, whereas only 19.7–28.2% was redistributed in LKE genotypes. HKE genotypes also had a higher specific K uptake rate (K uptake per unit root length), 1.6–1.7 times higher than LKE genotypes at the R5 stage. This indirectly indicated a stronger root K acquisition in HKE genotypes. This study suggests that future vegetable soybean improvement with greater K efficiency should be focused on the selection of higher K-redistribution rate and specific K-uptake rate.
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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 ».