Screening some pine species from North America and dried zones of western Asia for drought stress tolerance in terms of nutrients status, biochemical and physiological characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Drought due to climate change or reduced precipitation is one of the main factors limiting the growth and establishment of plants and is one of the most critical challenges facing humans. To investigate the effect of different levels of drought stress on some pine species, this research was carried out as a factorial experiment using two factors and a completely randomized design. It included five populations of four pine species ( Pinus brutia Ten. var. eldarica, P. nigra Arnold, P. mugo , and P. banksiana Lamb (including populations 8310055 and 8960049), and three levels of irrigation (100%, 75%, or 50% FC, denoted as normal, mild or intense drought stress, respectively) with three replicates. The findings showed that, photosynthetic pigments, relative water content, visual quality, the content of nutrients, protein content, and fresh and dry weight all decreased significantly when plants were exposed to intense drought stress. However, raised proline levels, electrolyte leakage percentage, soluble sugars levels, and antioxidant enzyme activity. We detected a decline in most growth traits when comparing mild drought stress conditions to normal irrigation, yet acceptable quality seedlings when compared to intense drought stress. Intense drought stress had a substantial impact on many pine seedlings. PCA results showed that among different pine species, the level of resistance to drought is as follows: P. mugo > P. brutia var. eldarica> P. nigra > P. banksiana 8310055> P. banksiana 8960049. Our novel finding was that, P. mugo is a resistant species in arid and semi-arid regions, and P. banksiana species, especially its population of 8960049, is sensitive.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».