Biological Response of Triticum aestivum L. to the Abiotic Stress Induced by Winemaking Waste
Notice bibliographique
Résumé
The winemaking waste (grape marc) can be beneficial if it is used in food, pharmaceutical industry, and medicine. However, studies reported that some concentrations of grape marc extracts may induce negative effects on animals. The present study was conducted in order to research if the grape marc induces abiotic stress with serious negative implications on plants. For this purpose, wheat grains were treated for 48 h with 0.025%, 0.05%, 0.1% and 0.2% aqueous extracts of Merlot and Sauvignon blanc grape marc. Grains germination rate and cytogenetic parameters were investigated. The germination rate decreased moderately compared to the control in all treatments. The investigated cytogenetic parameters were: mitotic index (MI) and genetic abnormalities (bridges, fragments, associations between bridges and fragments, multipolar ana-telophases, micronuclei). As the grape marc concentration increases, the germination rate and mitotic index decrease moderately, while the percent of cells with chromosomal aberrations and micronuclei increases. Treatments with Merlot grape marc extract induced a higher percent of genetic abnormalities. The results prove from a genetic point of view that the winemaking waste induces abiotic stress on wheat (and probably, on other plants) and it should be depleted in polyphenols before storing on fields. Possible use of unprocessed grape marc could be as bio-herbicide.
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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 ».