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Enregistrement W2997188441 · doi:10.5424/sjar/2019174-15380

Foliage applications of jasmonic acid modulate the antioxidant defense under water deficit growth in sugar beet

2019· article· en· W2997188441 sur OpenAlexaff
Hamideh Ghaffari, M. R. Tadayon, Muhammad Nadeem, Jamshid Razmjoo, Mumtaz Cheema

Notice bibliographique

RevueSpanish Journal of Agricultural Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugar beetJasmonic acidSugarCatalaseMalondialdehydeHorticultureAntioxidantPeroxidaseBiologyAgronomyChemistryBotanyFood scienceSalicylic acidEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims of study: Water deficit (WD) is becoming an alarming problem in many regions of the world. Jasmonic acid (JA) is considered an important intracellular plant growth regulator. The aim of the current research was to investigate the important role of JA in mitigating the negative effects of WD on plant growth.Area of study: Sugar beet production systems of two locations in Chaharmahal-Bakhtiari province, Iran.Material and methods: A field trial was conducted to assess the foliar applications of JA (0, 5 µM and 10 µM) and WD (50%, 75%, 100% plant water requirements) effects on physiological yield components of sugar beet (Beta vulgaris L.) plants.Main results: WD significantly (p<0.05) increased catalase, ascorbate and peroxidase activities, and malondialdehyde, hydrogen peroxide and white sugar content (WSC); however, it caused a reduction in white sugar yield and root yield (RY). JA foliage applications further enhanced the enzymes activity in WD treated plants resulting in higher WSC, potassium concentrations, white sugar and final RY. Interestingly the effects of JA applications were more pronounced under severe WD (50%) compared to mild (75%) or well-watered plants (100%). JA (10 µM) foliage applications increased the RY and white sugar production by 21% and 24% under severe WD.Research highlights: JA can ameliorate the adverse effects of WD and increase the WD tolerance of sugar beet crop by upregulating the antioxidant enzyme activities to withstand adverse environmental 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 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)0,001
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 enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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