Copper Chlorophyllin Impacts on Growth and Drought Stress Tolerance of Tomato Plants
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based pigments have been used as substances to improve crop yield and quality, but the mechanisms of their action on plant growth and stress tolerance are not well understood. The objective of this study was to investigate effects of two formulations of plant-based copper chlorophyllin (Cu-Chl) with and without synthetic paraffinic oil. These formulations, referred to as B18-0074 and B18-0075, were applied as a soil drench plus foliar or a foliar-only application. We investigated their impact on physiological responses of tomato plants under prolonged drought stress conditions. In addition, we examined photosynthetic impacts associated with the application of Cu-Chl formulations. B18-0074 increased leaf photosynthetic rate (Pn) by 8.8% with soil plus foliar application and 18.6% with foliar application relative to the control under drought stress at day 21. Similarly, B18-0075 increased Pn by 16.9% with soil plus foliar application and 24.6% with foliar application relative to the control under drought stress at day 21. The application of the two Cu-Chl–containing products increased leaf antioxidant enzyme catalase (CAT) and ascorbate peroxidase (APX) activity, as well as glutathione (GSH) content. The two products also increased leaf soluble sugars and proline content, indicating improvement of osmotic adjustment. Soil plus foliar and foliar application only of B18-0075 increased root biomass but did not consistently affect plant shoot growth. The results of this study suggest that application of Cu-Chl in combination with synthetic paraffinic oil may improve photosynthetic function, osmotic adjustment, antioxidant defense capacity, and root growth of tomato plant grown under drought stress conditions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».