Improving seed germination and seedling growth of maize (Zea mays, L.) seed by soaking in water and moringa oleifera leaf extract
Notice bibliographique
Résumé
Germination traits are the key factor in higher productivity of crops. Thus, laboratory tests were made to enhance the germination of the seeds. One of the best strategies to promote seed germination was soaking the seeds in water and Moringa leaves extracts (MLE.) before planting. This experiment was carried out to evaluate the optimal soaking duration to enhance seed germination and seedling growth of hybrid 178 maize. There were three soaking durations; 12 hours, 16 hours, and 20 hours, along with the un-treatment (0 hour or without soaking). While the other factor was the concentration of the soaking seeds solution in Moringa leaves extract which was (0.25, 0.5 and 1.00 g) at the ratio of 1:10 (w/v) beside to hydro-priming (soaking in water) and control (un-treatment), each with four replications. Seed germination (%), germination index (GI), germination speed index (SGI), germination rate (GR, day), mean germination rate (MGR, day), seedling shoot length (cm), seedling root length (cm), seedling length (cm), seedling fresh weight (g), seedling dry weights, (g) seedling vigor 1 (SV1) and seedling vigor 2 (SV2) were evaluated. Results showed that maximum value germination traits were found in hybrid 178 of Maize which soaked at 20 hours of duration, followed by soaked at 16 hours then at 12 hours soaking compared with un-soaked seed. The germination and seedling characters, improved with soaking in Moringa leaves extract. 0.25 g/mm MLE. was the best treatment, followed by 0.5 (g) and hydro-priming gave higher values, as to seed germination and seed vigour compared with other treatment. Field emergence experiment gave the best values for dry weight(g) and seedling vigour (SVII) with 0.25 g/mm then 0.5 g/mm and hydro-priming under soaked seed to 20 hour com. This suggests that soaking in Moringa leaves extract as 0.25 concentrate under 20 hour soaking was a suitable treatment that can improve germination and seedling growth in hybrid 178 maize.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».