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Enregistrement W3120272456 · doi:10.1016/j.ecoenv.2020.111873

Effects of phosphite as a plant biostimulant on metabolism and stress response for better plant performance in Solanum tuberosum

2021· article· en· W3120272456 sur OpenAlexaff
Xiaoyun Han, Yupei Xi, Zhizhong Zhang, Mohammad Aqa Mohammadi, Jyoti Joshi, Tudor Borza, Gefu Wang‐Pruski

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesScientific Research Foundation of Graduate School of Fujian Agriculture and Forestry University
Mots-clésKEGGPhenylpropanoidBiologySolanum tuberosumCultivarPlant physiologyGeneCropPopulationProductivityGene expressionHorticultureBotanyBiotechnologyAgronomyBiosynthesisBiochemistryGene ontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food availability represents a major worldwide concern due to population growth, increased demand, and climate change. Therefore, it is imperative to identify compounds that can improve crop performance. Plant biostimulants have gained prominence because of their potentials to increase germination, productivity and quality of a wide range of horticultural and agronomic crops. Phosphite (Phi), an analog of orthophosphate, is an emerging biostimulant used in horticulture and agronomy. The aim of this study was to uncover the molecular mechanisms through which Phi acts as a biostimulant with potential effects of overall plant growth. Field and greenhouse experiments, using 4 potato cultivars, showed that following Phi applications, plant performance, including several physio-biochemical traits, crop productivity, and quality traits, were significantly improved. RNA sequencing of control and Phi-treated plants of cultivar Xingjia No. 2, at 0 h, 6 h, 24 h, 48 h, 72 h and 96 h after the Phi application for 24 h revealed extensive changes in the gene expression profiles. A total of 2856 differentially expressed genes were identified, suggesting that multiple pathways of primary and secondary metabolism, such as flavonoids biosynthesis, starch and sucrose metabolism, and phenylpropanoid biosynthesis, were strongly influenced by foliar applications of Phi. GO (Gene Ontology) and KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) enrichment analyses associated with defense responses revealed significant effects of Phi on a plethora of defense mechanisms. These results suggest that Phi acted as a biostimulant by priming the plants, that was, by triggering dynamic changes in gene expression and modulating metabolic fluxes in a way that allowed plants to perform better. Therefore, Phi usage has the potential to improve crop yield and health, alleviating the challenges posed by the need of feeding a growing world population, while minimizing the agricultural impact on human health and environment.

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)0,000
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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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