Deep soil exploration vs. topsoil exploitation: distinctive rooting strategies between wheat landraces and wild relatives
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Diversity of root systems among genetic resources can contribute to optimize water and nutrient uptake. Topsoil exploitation vs. deep soil exploration represent two contrasting ideotypes in relation to resource use. Our study reveals how rooting patterns changed between wheat wild progenitors and landraces in regard to these ideotypes. METHODS: Root (partitioning, morphology, distribution, elongation, anatomy) and shoot traits (dry-matter, leaf area, assimilation) of durum landraces, wild emmer and wild einkorn from Iran, Syria, Turkey and Lebanon were phenotyped using the GrowScreen-Rhizo platform. Distinctive rooting patterns were identified via principal component analysis and relations with collection site characteristics analyzed. RESULTS: Shoot trait differentiation was strongly driven by seed weight, leading to superior early vigor of landraces. Wild progenitors formed superficial root systems with a higher contribution of lateral and early-emerging nodal axes to total root length. Durum landraces had a root system dominated by seminal axes allocated evenly over depth. Xylem anatomy was the trait most affected by the environmental influence of the collection site. CONCLUSIONS: -type wild einkorn was most similar to a topsoil exploiting strategy with potential competitive advantages for subsistence in natural vegetation. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11104-020-04794-9.
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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 | 0,001 |
| 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 ».