Inoculation with Ericoid Mycorrhizal Associations Alleviates Drought Stress in Lowland and Upland Velvetleaf Blueberry (Vaccinium myrtilloides) Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Although velvetleaf blueberry (Vaccinium myrtilloides) is usually associated with sandy (upland) areas of the North American boreal forest, lowland populations can be also found in bogs, suggesting possible adaptations to different site conditions. In this study, we examined the role of ericoid mycorrhizal (ERM) fungi in conferring drought resistance to the upland and lowland velvetleaf blueberry seedlings. The seedlings were inoculated with four ERM fungi (Pezicula ericae, Pezoloma ericae, Meliniomyces variabilis, and Oidiodendron maius) isolated from the roots of ericaceous plants and grown under controlled environmental conditions in sterilized soil. The inoculated and non-inoculated (inoculation control) plants were subsequently subjected to three cycles of drought stress by withdrawing watering. Lowland plants appeared to benefit relatively more from mycorrhizal colonization, compared with the upland plants, in terms of plant growth and drought survival. After three weeks of treatments, the dry weights of non-inoculated well-watered upland plants were higher compared to the non-inoculated lowland plants. However, these differences were offset by the inoculation of plants with ERM fungi, some of which also significantly improved drought resistance characteristics of the upland and lowland plants. There were no major differences in the effects of different ERM fungal species on drought responses of upland and lowland plants. Of the examined ericoid mycorrhizal fungi, inoculation with Pezicula ericae was the most effective in conferring drought resistance characteristics to both upland and lowland seedlings and helped maintain higher shoot water potentials, net photosynthetic, and transpiration rates in plants subjected to drought stress.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».