Impact of Sinorhizobium meliloti strains and plant population on regrowth and nodule regeneration of alfalfa after a freezing event
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The increase in frequency of freeze–thaw episodes with the diminution of snow cover protection due to climate change compromises the winter survival of alfalfa ( Medicago sativa L.). Symbiosis with cold-tolerant rhizobial strains can improve the ability of alfalfa to survive and grow under stressful conditions. Methods Six strains of Sinorhizobium (Ensifer) meliloti were tested in combination with two alfalfa populations bred to differ in their levels of freezing tolerance. Plants of each different combination were grown for eight weeks in a growth chamber before being exposed to temperatures promoting their acclimation to cold. Plants were then exposed to a freezing stress (-11ºC) and regrown for three weeks. Shoot, root and nodule biomass were measured before cold acclimation and three weeks after the freezing stress. Results After freezing stress, the alfalfa population A-TF7 had shoot and root biomasses that were respectively 19% and 15% larger than cultivar A-TF0. Alfalfa plants inoculated with strain NRG34 showed both a larger shoot biomass and a higher nodule dry weight than plants inoculated with any other strains. Assessment of freezing damages on nodules showed that plants inoculated with NRG34 had the largest proportion of undamaged nodules or of nodules with a regeneration zone. Conclusion This study shows for the first time a relationship between nodule and shoot regrowth after a freezing stress, the latter being linked with the proportion of nodules showing less freezing damage. Our results demonstrated that both the choice of alfalfa populations and S. meliloti strains adapted to stress are complementary to increasing alfalfa persistence .
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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 ».