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Enregistrement W3214948135 · doi:10.1038/s41598-021-02594-4

Exogenous application of silicon improves the performance of wheat under terminal heat stress by triggering physio-biochemical mechanisms

2021· article· en· W3214948135 sur OpenAlexaff
Talha Mustafa, Abdul Sattar, Ahmad Sher, Sami Ul‐Allah, Muhammad Ijaz, Muhammad Irfan, Madiha Butt, Mumtaz Cheema

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProlineChlorophyllCarotenoidCatalaseSugarPhotosynthesisChlorophyll bHorticultureFood scienceChemistryAgronomySuperoxide dismutaseBiologyBotanyBiochemistryAntioxidantAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to climate change, temperature in late February and early March raised up which cause heat stress at reproductive stage (terminal growth phase of wheat crop) which has become the major causative factor towards low wheat production in arid and semiarid regions. Therefore; strategies need to be adopted for improving terminal heat stress tolerance in wheat. In this study, we assessed whether foliar application of silicon (Si) (2 and 4 mM) at terminal growth phase i.e. heading stage of wheat imposed to heat stress (37 ± 2 °C) under polythene tunnel could improve the performance of wheat. Results of the study revealed that heat stress significantly reduced the photosynthetic pigments (chlorophyll a, b and a + b and carotenoids) leading to a lower grain yield. However, a 4 mM Si application (foliar applied) at heading stage prominently increased the chlorophyll a, b and a + b and carotenoids of flag leaf by improving the activities of enzymatic antioxidants (catalase, peroxidase and superoxide dismutase) and osmoprotectants (soluble sugar protein and proline) under terminal heat stress. Improvements in the performance of wheat (chlorophyll contents, carotenoids, soluble sugar and proteins and proline and yield) with foliar application of Si were also observed under control conditions. Correlation analysis revealed strong association (r > 0.90) of chlorophyll contents and carotenoids with grain and biological yield. Negative correlation (-0.81 < r > -0.63) of physio-biochemical components (antioxidants, proline, soluble sugars and proteins) with yield revealed that under heat stress these components produced in more quantities to alleviate the effects of heat, and Si application also improved these physio biochemical components. In crux, foliar application of Si alleviates the losses in the performance of wheat caused by terminal heat stress by improving the antioxidant mechanism and production of osmoprotectants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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