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Enregistrement W4288060368 · doi:10.3390/agronomy12081761

Drench Application of Soy Protein Hydrolysates Increases Tomato Plant Fitness, Fruit Yield, and Resistance to a Hemibiotrophic Pathogen

2022· article· en· W4288060368 sur OpenAlexaff
Adam Barrada, Maxime Delisle‐Houde, Thi Thuy An Nguyen, Russell J. Tweddell, Martine Dorais

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBotrytis cinereaBiologyPseudomonas syringaeAbiotic componentHorticulturePlant defense against herbivoryPlant disease resistanceAgronomyPlant diseaseBiotechnologyPathogenMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At a time when growers have to increase food production, while facing many environmental challenges, biostimulants and plant defence stimulators (PDS) may help reduce the use of chemical fertilizers and pesticides and to promote agriculture that is more respectful of the environment. For organic farming, they may contribute to increasing plant resilience and crop productivity. Several studies have shown that plant-derived protein hydrolysates may increase nutrient use efficiency and promote plant resistance to abiotic or biotic stresses. We therefore hypothesized that soy protein hydrolysates increase tomato growth and productivity, while promoting plant disease resistance. Our results showed that one or two drench applications of soy protein hydrolysates (SPH13 and SPH18 at 10 g L−1) to the growing medium increased tomato (‘Micro Tom’) plant growth and fruit production, while one studied hydrolysate enriched in glycine (SPH18) increased the expression levels of PR1 and PR8, two defence-related genes. Although no significant effect was observed on Botrytis cinerea resistance of Micro Tom plants, SPHs significantly increased ‘M82’ plant resistance to foliar inoculation with Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000, which further confirmed the systemic activation of plant defence mechanisms by SPHs in tomatoes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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