Priming seeds with salicylic acid modulates membrane integrity, antioxidant defense, and gene expression in <i>Medicago sativa</i> grown under iron deficiency and salinity
Notice bibliographique
Résumé
Exposure of plants to adverse environmental conditions reduces their growth and productivity. Currently, seed priming with phytohormones is considered one of the most reliable and cost-effective approaches that can help alleviate the toxic effects of environmental stress. In this context, the present study aims to investigate the effect of priming alfalfa seeds with salicylic acid (SA) on oxidative stress markers, including malonyldialdehyde, protein content, activities of antioxidant enzymes, and expression of genes encoding these enzymes in leaves and roots of alfalfa (Gabes ecotype) grown under saline stress, iron deficiency, or both. Our results showed that the application of salt stress and iron deficiency separately or simultaneously induces changes in the activities of antioxidant enzymes, but these are organ- and stress-dependent. The Gabes ecotype was able to increase the activities of these enzymes under salt stress to alleviate oxidative damage. Indeed, priming seeds with 100 μM SA significantly increases the enzymatic activities of APX, GPX, CAT, and SOD. Therefore, this concentration can be considered optimal for the induction of iron deficiency tolerance. Our results showed not only that Gabes ecotype was able to tolerate salt stress by maintaining high expression of the Fe-SOD isoform, but also that the pretreatment of seeds with 100 μM SA improved the tolerance of this ecotype to iron deficiency by stimulating Fe-SOD expression and inhibiting CAT and APXc.
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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 ».