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Enregistrement W4310038905 · doi:10.3390/f13121979

Effects of Water Deficit Stress on Growth Parameters of Robinia pseudoacacia L. Selected Clones under In Vitro Conditions

2022· article· en· W4310038905 sur OpenAlexaff
Iwona Szyp-Borowska, Joanna Ukalska, Marzena Niemczyk, Tomasz Wojda, Barb R. Thomas

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobiniaMannitolSucroseBiologyHorticultureWater stressBotanyFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid screening methods for drought-resistant genotypes are urgently needed in tree improvement programs in the face of current climate change. We used a plant tissue culture technique to assess the phenotypic response of three highly productive genotypes of Robinia pseudoacacia to water deficit induced by mannitol and sucrose in a range of water potentials from 0 MPa to −1.5 MPa in an eight-week experiment. Our study showed genotype-specific responses to induced drought stress, indicating the potential for tree improvement in productivity and stress tolerance. Considering that all plantlets were constantly supplied with carbon, from the medium during the drought-induced experiment, our results suggest that hydraulic failure rather than carbon starvation may be the main cause of drought-induced mortality. Furthermore, our results showed different metabolic pathways of sucrose depending on the concentration of sucrose in the medium and different responses to osmoticum (mannitol vs. sucrose) and its concentration among the clones tested. We believe, that for large-scale breeding programs wanting to select for drought-tolerant genotypes, the use of culture media containing 90 gL−1 mannitol or 90 gL−1 sucrose at an early selection stage should provide satisfactory screening results. However, lab-based screening should be supported by further field trials, preferably at multiple sites, to assess the long-term impact and phenotypic stability of the early selection strategies.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,272

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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