Differences in Characteristics of Photosynthesis and Nitrogen Utilization in Leaves of the Black Locust (Robinia pseudoacacia L.) According to Leaf Position
Notice bibliographique
Résumé
Robinia pseudoacacia L. has been widely planted worldwide for a variety of purposes, but it is a nonindigenous species currently invading the central part of Japanese river terraces. To understand and control this invasion, we investigated how this species invests nitrogen resources in different functions depending on the leaf location, and how these resources are used in physiological reactions such as photosynthesis. The Tama river terrace was examined in Tokyo, Japan. The leaf nitrogen (N) concentration, chlorophyll (Chl) concentration, Chl a/b ratio, leaf mass per unit area (LMA) and ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase oxygenase (RuBisCo) concentration were all significantly lower in shade leaves than in leaves exposed to the sun. Conversely, the net photosynthetic rate in saturated light conditions (Pmax), the net photosynthetic rate under enhanced CO2 concentration and light saturation (Amax), the maximum carboxylation rate of RuBisCo (Vcmax) and the maximum rate of electron transport driving RUBP regeneration (Jmax) were all significantly lower in shade leaves than in leaves exposed to the sun. We also found that RuBisCo/N and Chl/N were significantly less in shade leaves, and values of Jmax/N, Vcmax/N less in shade leaves than in sun leaves, but not significantly. Allocation of nitrogen in leaves to photosynthetic proteins, RuBisCo (NR) was broadly less in shade leaves, and NL (light-harvesting complex: LHC, photosystem I and II: PSI and PSII) and NE (electron transport) were also lower. The N remaining was much greater in shade leaves than in sun leaves. We suggest that N remobilization from RuBisCo is more efficient than remobilization from proteins of NE, and from NL. This study shows that R. pseudoacacia has an enhanced ability to adapt to environmental changes via characteristic changes in N allocation trade-offs and physiological traits in its sun and shade leaves.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».