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Enregistrement W3157899305 · doi:10.5376/ijh.2021.11.0001

Effect of Growth Regulators on Rooting of Carnation (<i>Dianthus caryophyllus</i>) Tissue Culture Seedlings

2021· article· en· W3157899305 sur OpenAlexvenueno aff
Lu Jingjie, Xijile Bao, Mengdi Zhang, Yongxiu Zhao, Qiqige Alatan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Horticulture · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarnationDianthusTissue cultureBiologyHorticultureGrowth regulatorPlant growthBotanySodium hypochloriteSterilization (economics)ChemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to understand the effects of different growth regulators and their concentrations on the rooting culture of carnation tissue culture seedlings, the optimal growth regulators and their concentrations were explored by adding different concentrations of IAA and IBA to the basic culture medium for tissue culture experiments and observing the rooting and growth of carnation tissue culture seedlings. The results showed that the sterilization effect of 10% sodium hypochlorite for 4 min was the best; the root length and number of roots in MS medium were significantly higher than that in 1/2 MS and 2 MS medium, and the roots were faster, the rooting rate was high, and the plant growth was good; IAA and IBA of 1.0 mg/L were all conducive to the root elongation, and significantly increased the number of roots, the rest of the concentration promoting effect was not significant, and the high concentration would inhibit the root growth. The growth of the plants treated with IBA was better, and the best was 1.0 mg/L IBA, which was most conducive to the rooting culture of carnation. The above results provide further theoretical basis for in vitro rapid propagation and industrial production of carnation cut flowers.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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