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Enregistrement W2988846222

Use of nanotechnology to improve plant performance in boreal forest ecosystem

2019· dissertation· en· W2988846222 sur OpenAlexaboutno aff
Md. Hossen Ali

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationSeedlingScarificationDormancySeed dormancyBiologyBotanyHorticultureAgronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nano-priming has been shown to significantly improve the total germination percentage and seedling vigor of different plant seeds including agricultural crops. In these applications, seeds primed with Carbon nanotubes (CNTs) exhibited dramatic improvements in germination rate and seedling vigor (root and stem lengths). Herein, we applied this technique to non-agriculture crop species in an attempt to resolve several different seeds dormancies hindering their propagation and field establishment. Specifically, the seeds of boreal forest plant species with embryo and seed coat dormancy were nano-primed with several carbon-based nanoparticles, as part of a strategy to overcome seed dormancy. Carboxylic acid functionalized multi-walled carbon nanoparticle (-COOH biomolecule coated) was the most effective in breaking physical (seed coat) and morphological dormancy (embryo), as well as increase the germination rate in combination with stratification in green alder (Alnus viridis L.), bog birch (Betula pumila), and labrador tea (Rhododendron groenlandicum). Conversely, a combination of carbon nanoparticles (CNPs), especially the multiwall carbon nanoparticles functionalized with carboxylic acid (MWCNT-COOH), cold stratification, mechanical scarification and hormonal priming (gibberellic acid) was effective in overcoming embryo and hard seed coat dormancy present in buffalo berry seeds (Shepherdia canadensis L.). A concomitant increase in the seedling vigor index and the number of normal seedlings was observed in the nano-primed germinated seedlings, indicating its superior ability to be established across a range of environmental sites. The improvement in germination rate and resolution of both embryo and seed coat dormancy appears to be associated with the remodeling of several membrane lipids as indicated by the segregation of these molecular species in the same quadrant of the biplot as germination rate (GR) and seedling vigor index (SVI), following redundancy analysis. Phosphatidylcholine (PC) (18:1/18:3), phosphatidylglycerol (PG) (16:1/18:3), phosphatidylethanolamine (PE) (18:3/18:2), and digalactosyldiacylglycerol (DGDG) (18:3/18:3) lipids classes were observed to be highly correlated with increased seed germination percentages and the enhanced seedling vigor observed in this study for the evaluated species. Mechanistically, it appears that carbon nano-primed seeds following stratification is effective in mediating seed dormancy by remodeling the seed membrane lipids {Phosphatidylcholine (PC), phosphatidylglycerol (PG), phosphatidylinositol (PI), phosphatidylserine (PS), phosphatidic acid (PA) and digalactosylglycerol (DG)} in both peatland and upland boreal forest species. These findings suggest that nanopriming (20 μgmL⁻¹ or 40 μgmL⁻¹) may be a useful approach to resolve seed dormancy issues and improve seed germination in non-resource boreal forest species ideally suited for forest reclamation following resource mining.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
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