Effect of Mesos Components (MgSO4, CaCl2, KH2PO4) on In Vitro Shoot Growth of Blackberry, Blueberry, and Saskatoon
Notice bibliographique
Résumé
Berry fruit species are, in many countries, considered biologically and economically valuable and important species of small fruits. The aim of this work was to examine the influence of either decreased or increased mesos concentrations (MgSO4, CaCl2, and KH2PO4) on shoot multiplication of five cultivars of three small fruit species (Amelanchier alnifolia var. cusickii, Rubus fruticosus ‘Black Satin’ and ‘Loch Ness’, and Vaccinium corymbosum ‘Brigitta Blue’ and ‘Toro’). Mesos nutrients were manipulated from half to four times their base concentration. The results indicate that mesos manipulation significantly influences the number and length of shoots in most of the studied cultivars. The greatest multiplication rate for A. alnifolia was achieved with tripled mesos, whereas ‘Black Satin’ and ‘Loch Ness’ reacted positively to a lower (1–2x) concentration of mesos. Decreasing the concentration of mesos to half led to worse quality in both blackberry and Saskatoon shoots. ‘Brigitta Blue’ was more sensitive to greater mesos concentrations compared to ‘Toro’. Optimizing the mineral nutrition of plants cultivated in vitro enhances their multiplication rate and contributes to a higher production of good quality plantlets.
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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 | 0,000 |
| 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 ».