Selenium distribution and nitrate metabolism in hydroponic lettuce (Lactuca sativa L.): Effects of selenium forms and light spectra
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 |
| 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 ».