Ascophyllum nodosum Extract (SealicitTM) Boosts Soybean Yield Through Reduction of Pod Shattering-Related Seed Loss and Enhanced Seed Production
Notice bibliographique
Résumé
Soybean is one of the most valuable commercial crops because of its high protein, carbohydrate, and oil content. The land area cultivated with soybean in subtropical regions, such as Brazil, is continuously expanding, in some instances at the expense of carbon storing natural habitats. Strategies to decrease yield/seed losses and increase production efficiency are urgently required to meet global demand for soybean in a sustainable manner. Here, we evaluated the effectiveness of an Ascophyllum nodosum extract (ANE), SealicitTM, in increasing yields of different soybean varieties, in two geographical regions (Canada and Brazil). In addition, we investigated the potential of SealicitTM to reduce pod shattering at the trials in Brazil. Three different concentrations of SealicitTM were applied to pod shatter-susceptible (SS) UFUS 6901 and shatter-resistant (SR) UFUS 7415 varieties to assess their impact on pod firmness. SS variety demonstrated a significant decrease in pod shattering, which coincided with deregulation of GmPDH1.1 and GmSHAT1–5 expression, genes that determine pod dehiscence, and higher seed weight per pod. SealicitTM application to the SR variety did not significantly alter its inherent pod shatter resistance, but provided higher increases in seed yield at harvest. This yield increase maybe associated with to other yield components stimulated by the biostimulant. This work demonstrates that SealicitTM, which has previously been shown to improve pod firmness in Arabidopsis and selected commercial oilseed rape varieties through IND gene down-regulation, also has the potential to improve pod resistance and seed productivity in soybean, a member of the legume family sharing a similar strategy for seed dispersal.
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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 ».