Pollination system and deficit irrigation affect flavonolignan components of sylimarin, oil, and productivity of milk thistle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biosynthesis and accumulation of secondary metabolites in plant tissues interact strongly with environmental conditions and breeding systems. Limited knowledge is available on the effects of breeding system (self vs. open pollination) and deficit irrigation on the composition of flavonolignans, seed yield, and oil content of different genotypes of milk thistle (Silybum marianum L.). Four ecotypes of Iranian milk thistle collected from diverse geographical regions were each self‐ and open‐pollinated; they were then assessed in the field under both normal and deficit irrigation for seed yield, oil percentage, silymarin, and its components during 2014 and 2015. Deficit irrigation decreased seed yield and silybin A but increased total silymarin content, silybin B, and silydianin. In both moisture environments, seed yield was positively associated with oil percentage and silybin A. Open pollination improved seed yield, oil percentage, total silymarin, and its components in milk thistle ecotypes as compared with self‐pollination. Considerable genetic variability was observed among the evaluated ecotypes in their response to moisture environments and pollination status. Under open pollination, the northern Iranian ecotypes Mashhad and Sari were identified as promising varieties for further studies.
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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 ».