Iron accumulation and partitioning in hydroponically grown wild and cultivated chickpea (Cicer arietinum L)
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea (Cicer arietinum L.) is a staple food in many developing countries where iron (Fe) deficiency often occurs in their population. The crop is a good source of protein, vitamins, and micronutrients. Fe biofortification in chickpea can be part of long-term strategy to enhance Fe intake in human diet to help to alleviate Fe deficiency. To develop cultivars with high Fe concentration in seeds, understanding the mechanisms of absorption and translocation of Fe into the seeds is critical. An experiment was conducted using a hydroponic system to evaluate Fe accumulation in seeds and other organs at different growth stages of selected genotypes of cultivated and wild relatives of chickpea. Plants were grown in media with Fe zero and Fe added conditions. Six chickpea genotypes were grown and harvested at six different growth stages: V3, V10, R2, R5, R6, and RH for analysis of Fe concentration in roots, stems, leaves, and seeds. The relative expression of genes related to Fe-metabolism including FRO2, IRT1, NRAMP3, V1T1, YSL1, FER3, GCN2, and WEE1 was analyzed. The results showed that the highest and lowest accumulation of Fe throughout the plant growth stages were found in the roots and stems, respectively. Results of gene expression analysis confirmed that the FRO2 and IRT1 were involved in Fe uptake in chickpeas and expressed more in roots under Fe added condition. All transporter genes: NRAMP3, V1T1, YSL1 along with storage gene FER3 showed higher expression in leaves. In contrast, candidate gene WEE1 for Fe metabolism expressed more in roots under Fe affluent condition; however, GCN2 showed over-expression in roots under Fe zero condition. Current finding will contribute to better understanding of Fe translocation and metabolism in chickpea. This knowledge can further be used to develop chickpea varieties with high Fe in seeds.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».