Eliciting increased flavonoids content in <i>Ginkgo biloba</i> leaves through exogenous salicylic acid and methyl jasmonate treatments
Notice bibliographique
Résumé
Prior to Ginkgo leaf harvest, we implemented four exogenous applications of salicylic acid (SA: 50, 80, and 100 mg·L−1) or methyl jasmonate (MJ: 20, 40, and 80 mg·L−1) as leaf spray to investigate their effect on flavonoids content and related enzyme activity. Compared with the control, a significant increase of 12% and 26% in flavonoid content was observed 7 days after the first application of 100 mg·L−1 SA and 20 mg·L−1 MJ, respectively; both were determined to be the best treatments. Operationally, administering either elicitor (SA or MJ) 1 week prior to leaf harvest is deemed to be the most practical and economic option. Additionally, enzymes activity involved in flavonoid metabolism (phenylalanine ammonia-lyase, cinnamate 4-hydroxylase, and 4-coumarate:coenzyme A ligase) and antioxidants (peroxidase, superoxide dismutase, and catalase) significantly increased in most SA and MJ treatments. The results strongly support Ginkgo leaf response to SA- or MJ-induced stress through increased nonenzymatic antioxidant compounds (flavonoids) and activity of antioxidant enzymes.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».