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Enregistrement W2997512021 · doi:10.1016/s2095-3119(19)62775-9

Selenium distribution and nitrate metabolism in hydroponic lettuce (Lactuca sativa L.): Effects of selenium forms and light spectra

2020· article· en· W2997512021 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Agriculture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésLactucaSeleniumSelenateNitrateNitrate reductaseChemistryBiofortificationBotanyLeafy vegetablesPhotosynthesisBlue lightHorticultureEnvironmental chemistryFood scienceBiologyMicronutrientBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A deficiency in selenium (Se) in the human diet is a worldwide problem. The intake of Se-rich vegetables can be a safe way to combat Se deficiency for humans. However, most leafy vegetables can accumulate a high content of nitrates, which poses a potential threat to human health. Light is an important environmental factor that regulates the uptake and distribution of mineral elements and nitrogen metabolism in plants. However, the effects of Se forms and light conditions, especially light spectra, on the uptake and translocation of Se and on nitrate reduction are poorly understood. In this study, lettuce (Lactuca sativa L.) was treated with exogenous Se applied as selenate (10 mmol L−1) and selenite (0.5 mmol L−1) and grown under five different light spectra: fluorescent light (FL), monochromatic red LED light (R), monochromatic blue LED light (B), and mixed red and blue LED light with a red to blue light ratio at 4 (R/B=4), 8 (R/B=8), and 12 (R/B=12), respectively. The effects of light spectra and Se forms on plant growth, photosynthetic performance, Se accumulation and nitrate reduction were investigated. The results showed that the light spectra and Se forms had significant interactions for plant growth, foliar Se accumulation and nitrate reduction. The Se concentration and nitrate content in the leaves were negatively correlated with the percentage of red light from the light sources. Compared to Se applied as selenite, exogenous Se applied as selenate was more effective in reducing nitrate via promoting nitrate reductase and glutamate synthase activities. The lowest nitrate content and highest plant biomass were observed under R/B=8 for both the selenate and selenite treatments. The significant effect of the light spectra on the root concentration factor and translocation factor of Se resulted in marked variations in the Se concentrations in the roots and leaves. Compared with FL, red and blue LED light led to significant decreases in the foliar Se concentration. The results from this study suggest that the light spectra can contribute to Se distribution and accumulation to produce vegetables with better food quality.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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