Effects of Alkalinity-Induced Iron Deficiency on Physiological and Growth Variables of Some Upland Rice Cultivars under Laboratory Condition
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of iron deficiency in upland rice under alkalinity stress is capable of constraining its production. This investigation aimed to explicate the physiological basis of iron deficiency tolerance in some upland rice genotypes. Eighty upland rice genotypes were characterized for iron deficiency tolerance at seedling growth stage in sand-culture hydroponics with varying NaHCO3 concentrations (0, 15 and 25 mM). The treatments were arranged in a completely randomised design with three replicates. A significant decrease was observed on leaf iron concentration, SPAD meter readings, leaf photosynthetic efficiency, quantum yield and growth variables with increasing concentration of NaHCO3. The iron tolerance index was further estimated based on these parameters and used for ranking the genotypes. Based on iron tolerance index, genotypes were divided into six groups, with Caipo and NERICA 7 identified as the most and least tolerant to iron deficiency, respectively. The basis of iron deficiency tolerance is discussed in relation to the stability of the photosynthetic apparatus and the plan growth under alkalinity stress.
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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 ».