Variation in frequency of CQA-tested municipal solid waste compost can alter metabolites in vegetables
Notice bibliographique
Résumé
The use of compost to enhance plant growth and mineral nutrients composition are extensively studied but not much literature information exists on its influence on plant metabolic profiles. A study was performed to assess a 5-year variable frequency of application of Compost Quality Alliance tested municipal solid waste (MSW) compost effect on metabolic profiles of the edible portions of four different vegetable plants. The plants were lettuce (Latuca sativa cv. Grand Rapids), beets (Beta vulgaris cv. Detroit Supreme), carrot (Daucus carota cv. Nantes) and green beans (Phaseolus vulgaris cv. Golden Wax) grown under a sub-humid continental climate. The treatments were annual, biennial and no (control) applications of the MSW compost. Typically, soil fertility highly increased with the annual application of the MSW compost followed by the biennial application but declined in the control plot. The annually applied MSW compost increased total amino acids in the lettuce, carrot, beets, and green beans by ca. 323%, 109%, 94% and 18% respectively, compared to the control. Overall, total phospholipids were enhanced by the biennially applied MSW compost. Total organic acids in the lettuce, beets, and green beans were altered by the annual and biennial MSW compost applications by ca. 35% and 23%; 6% and 6.4%; and 22% and 65%, respectively compared to the control. A 2-dimension principal component analysis biplot confirmed positive association between the different frequencies of MSW compost application and soil fertility enhancement of plant metabolites. In conclusion, the annual application of MSW compost enhanced amino acids, phospholipids, acylcarnitines, amines and choline but reduced glucose in the lettuce, beets, carrot, and green beans. Further studies to elucidate the mechanisms underpinning such biofortification will be required.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».