Molecular Mechanism of Silicon Response to Oat Root under Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
There are many reports that silicon has beneficial effects on plant growth and development under abiotic stress, the molecular mechanism of silicon affecting oats under drought stress is unclear. This test variety was introduced from Canada, Sweety. Na 2 SiO 3 ·9H 2 O was used as the silicon source, and polyethylene glycol (PEG-6000) was used to simulate the drought stress environment. Normal growth as control, drought stress (25% PEG-6000), and silicon + drought stress (10 mmol/L Na 2 SiO 3 ·9H 2 O + 25% PEG-6000) on the root of oats were analyzed by transcriptome analysis (176 555 single genes) in order to compare the differential genes of plants under the three treatments. Comparative transcriptomics analysis showed that silicon plays an important role in changing the expression levels of 234 genes under drought stress. GO enrichment analysis showed that the enrichment of related genes such as oxidoreductase activity, cellular nitrogen compound metabolism, and cellular macromolecular metabolism significantly increased, and these genes are inextricably linked to abiotic resistance, indicating that silicon may induce drought tolerance in oat seedlings. By studying the mechanism of silicon-mediated drought resistance, it provides a theoretical basis for the application of silicon in crop production in arid regions.
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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 ».