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Enregistrement W4226385928 · doi:10.32604/phyton.2022.021556

Crop Improvement and Abiotic Stress Tolerance Promoted by Moringa Leaf Extract

2022· article· en· W4226385928 sur OpenAlexaff
Md. Abir Ul Islam, Juthy Abedin Nupur, Charles T. Hunter, Abdullah Al Mamun Sohag, Ashaduzzaman Sagar, Md. Sazzad Hossain, Mona F. A. Dawood, Arafat Abdel Hamed Abdel Latef, Marián Brestič

Notice bibliographique

RevuePhyton · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAbiotic stressAbiotic componentOsmolyteBiologyPhotosynthesisAgronomyBotanyEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moringa leaf extract (MLE) has been shown to promote beneficial outcomes in animals and plants. It is rich in amino acids, antioxidants, phytohormones, minerals, and many other bioactive compounds with nutritional and growth-promoting potential. Recent reports indicated that MLE improved abiotic stress tolerance in plants. Our understanding of the mechanisms underlying MLE-mediated abiotic stress tolerance remains limited. This review summarizes the existing literature on the role of MLE in promoting plant abiotic stress acclimation processes. MLE is applied to plants in a variety of ways, including foliar spray, rooting media, and seed priming. Exogenous application of MLE promoted crop plant growth, photosynthesis, and yield under both nonstress and abiotic stress conditions. MLE treatment reduced the severity of osmotic and oxidative stress in plants by regulating osmolyte accumulation, antioxidant synthesis, and secondary metabolites. MLE also improves mineral homeostasis in the presence of abiotic stress. Overall, this review describes the potential mechanisms underpinning MLE-mediated stress tolerance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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