Selenium bioconcentration in Canadian oat (Avena sativa) from soils treated with nanoscale elemental selenium
Notice bibliographique
Résumé
Development of selenium (Se)-enriched agricultural products can increase human daily dietary Se intake in Se-deficient areas. Canadian oat (Avena sativa L. cv. Saddle) is one of the common cereal grains in the world. Previous studies have shown that Se accumulation in oat can be significantly affected by soil Se, but few have dealt with different chemical forms of Se, including emerging nanoscale elemental Se particles (SeNPs). Because SeNPs have unique chemical and physical properties in comparing with bulk elemental Se, this laboratory study determined the effects of soil SeNP treatments of 0, 1, 5, and 10 mg/kg on Se bioconcentration in oat grain, compared with bulk elemental Se or selenate (Na2SeO4). The results showed that the soil SeNP treatments significantly increased Se concentrations in oat grain with an increase in the treatment level from 1 to 10 mg/kg (P < 0.05). The distribution of Se accumulated in oat tissues followed a descending order of root and grain > husk > stem and leaf. While the grain yield was reduced with the higher soil selenate treatments of 5–10 mg/kg, the soil SeNP treatment of 1–10 mg/kg significantly enhanced the oat grain yield, compared with the control. Concentrations of Se in oat grains in the soil SeNP treatments were approximately 7–20-fold higher than were the concentrations of those in the soil bulk elemental Se treatments, but were about 7–26% of the concentrations in oat grains in the soil selenate treatments. This study demonstrated that nanoscale elemental Se particles could be used for development of soil Se-amended fertilisers for Se-biofortified oat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».