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Enregistrement W3136515818 · doi:10.3389/fpls.2021.627107

Dissection of Drought Tolerance in Upland Cotton Through Morpho-Physiological and Biochemical Traits at Seedling Stage

2021· article· en· W3136515818 sur OpenAlexfundno aff
Zobia Zahid, Muhammad Kashif Riaz Khan, Amjad Hameed, Muhammad Akhtar, Allah Ditta, Hafiz Mumtaz Hassan, Ghulam Farid

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPakistan Institute of Engineering and Applied SciencesDirectorate for Biological SciencesPakistan Atomic Energy CommissionAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésSeedlingBiologyDrought toleranceAgronomyTranspirationPhotosynthesisStomatal conductanceShootHorticultureWater contentWater-use efficiencyCropIrrigationBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cotton is an important fiber and cash crop. Extreme water scarceness affects the growth, quality, and productivity of cotton. Water shortage has threatened the future scenario for cotton growers, so it is imperative to devise a solution to this problem. In this research, we have tried to machinate a solution for it. 23 genotypes have been screened out against drought tolerance at the seedling stage by evaluating the morphological, physiological, and biochemical traits in a triplicate completely randomized design plot experiment with two water regimes [50 and 100% field capacity]. Genotypic differences for all the morphological and physiological traits revealed highly significant differences except transpiration rate (TR). Moreover, the interaction between genotype and water regime (G × W) was highly significant for root length (RL, 5.163), shoot length (SL, 11.751), excised leaf water loss (ELWL, 0.041), and stomatal conductance (SC, 7.406). A positively strong correlation was found in TR with relative water content (RWC; 0.510) and SC (0.584) and RWC with photosynthesis (0.452) under drought conditions. A negative correlation was found in SC with SL (-0.428) and photosynthesis (-0.446). Traits like RL, SL, SC, photosynthesis, proline, catalase, and malondialdehyde were visible indicators, which can differentiate drought-tolerant genotypes from the susceptible ones. A wide range of diversity was found in all the morpho-physiological traits with the cumulative variance of four principal components (PCs) 83.09% and three PCs 73.41% under normal and water-stressed conditions, respectively, as per the principal component analysis. Hence, selection criteria can be established on the aforementioned traits for the development of drought-tolerant cultivars. Moreover, it was found that out of 23 experimental varieties, NIAB-135, NIAB-512, and CIM-554 could be used to devise breeding strategies for improving drought tolerance in cotton.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations75
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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