Assessing the Impact of Drought-Induced Abiotic Stress on the Content and Composition of Douglas-Fir Lignin
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Drought is one of the most concerning stress factors for lignocellulosic biomass, decreasing productivity and altering its physical and chemical properties and, consequently, its value as a renewable feedstock. Accelerating climate change is expected to result in increasingly frequent and severe droughts, disproportionately impacting northern latitudes. This study investigates the impact of drought-induced abiotic stress on the composition of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii ) wood, focusing on lignin content and composition. Klason lignin analysis, solid-state 13 C NMR, and Py-GC/MS all determine a ∼4%–5% higher lignin content in the drought-stressed wood compared to the control. The chemometric modeling of Py-GC/MS data provides quantitative molecular indicators of an increased lignin content in wood due to drought stress. Moreover, quantitative 31 P NMR results reveal evidence that drought stress may alter the composition of lignin in Douglas-fir wood. In particular, an increase in phenolic hydroxyl groups and a decrease in aliphatic hydroxyl groups indicate a more hydrophobic lignin, which could promote lignin–enzyme interactions and inhibit the enzymatic hydrolysis of biomass. These findings highlight important indicators of compositional changes in Douglas-fir wood as a biorefinery feedstock under shifting climates. Further investigation will be necessary to better understand lignin’s role in the drought response of Douglas-fir for fundamental insights and practical selective breeding strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».