Calcium effects on root cell wall composition and ion contents in two soybean cultivars under salinity stress
Notice bibliographique
Résumé
An, P., Li, X., Zheng, Y., Eneji, A. E. and Inanaga, S. 2014. Calcium effects on root cell wall composition and ion contents in two soybean cultivars under salinity stress. Can. J. Plant Sci. 94: 733–740. It has been widely suggested that calcium (Ca) application ameliorates salt stress, but characteristic changes in root cell wall due to Ca application under saline conditions are poorly documented. Our objectives were: (1) to determine the effect of Ca on root cell wall composition, using two soybean cultivars differing in sensitivity to salt stress and (2) to understand the relationship between the internal effects of sodium–calcium interaction on the root cell wall. Uniform seedlings were transplanted into mixed solutions of NaCl (0, 40 mM,) and CaCl2 (0, 0.5, 2 mM). Root lengths were measured after an exposure of 14, 24 and 40 h to the treatments and cell wall analysis performed for total sugars, uronic acid and ion contents. Without salinity stress, Ca application caused no significant changes in root growth and cell wall constituents in both cultivars. However, it did ameliorate the decrease in the amount of cell wall under stress, especially the pectin fraction. Both cell wall and cellular Ca2+ and K+ contents were significantly increased by additional Ca2+ under saline condition. Therefore, by applying Ca2+, the maintenance of pectin level and increase in cell wall Ca2+ may contribute to the restoration of root growth under salinity. Calcium application significantly increased the pectin level under salinity and soybean root growth also showed notable restoration. One way Ca ameliorates salt toxicity may be by maintaining the composition of the cell wall. This ameliorative effect was more conspicuous in the salt-tolerant cultivar, Dare, than the salt-sensitive cultivar, Touzan 69.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».