The effects of tea plants-soybean intercropping on the secondary metabolites of tea plants by metabolomics analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intercropping, especially with legumes, as a productive and sustainable system, can promote plants growth and improves the soil quality than the sole crop, is an essential cultivation pattern in modern agricultural systems. However, the metabolic changes of secondary metabolites and the growth in tea plants during the processing of intercropping with soybean have not been fully analyzed. RESULTS: The secondary metabolomic of the tea plants were significant influence with intercropping soybean during the different growth stages. Especially in the profuse flowering stage of intercropping soybean, the biosynthesis of amino acids was significantly impacted, and the flavonoid biosynthesis, the flavone and flavonol biosynthesis also were changed. And the expression of metabolites associated with amino acids metabolism, particularly glutamate, glutamine, lysine and arginine were up-regulated, while the expression of the sucrose and D-Glucose-6P were down-regulated. Furthermore, the chlorophyll photosynthetic parameters and the photosynthetic activity of tea plants were higher in the tea plants-soybean intercropping system. CONCLUSIONS: These results strengthen our understanding of the metabolic mechanisms in tea plant's secondary metabolites under the tea plants-soybean intercropping system and demonstrate that the intercropping system of leguminous crops is greatly potential to improve tea quality. These may provide the basis for reducing the application of nitrogen fertilizer and improve the ecosystem in tea plantations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».