Application of ZnO Nanoparticles Encapsulated in Mesoporous Silica on the Abaxial Side of a <i>Solanum lycopersicum</i> Leaf Enhances Zn Uptake and Translocation via the Phloem
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Foliar application of nutrient nanoparticles (NPs) is a promising strategy for improving fertilization efficiency in agriculture. Phloem translocation of NPs from leaves is required for efficient fertilization but is currently considered to be feasible only for NPs smaller than a cell wall pore size exclusion limit of <20 nm. Using mass spectrometry imaging, we provide here the first direct evidence for phloem localization and translocation of a larger (∼70 nm) fertilizer NP comprised of ZnO encapsulated in mesoporous SiO 2 (ZnO@MSN) following foliar deposition. The Si content in the phloem tissue of the petiole connected to the dosed leaf was ∼10 times higher than in the xylem tissue, and ∼100 times higher than the phloem tissue of an untreated tomato plant petiole. Direct evidence of NPs in individual phloem cells has only previously been shown for smaller NPs introduced invasively in the plant. Furthermore, we show that uptake and translocation of the NPs can be enhanced by their application on the abaxial (lower) side of the leaf. Applying ZnO@MSN to the abaxial side of a single leaf resulted in a 56% higher uptake of Zn as well as higher translocation to the younger (upper) leaves and to the roots, than dosing the adaxial (top) side of a leaf. The higher abaxial uptake of NPs is in alignment with the higher stomatal density and lower density of mesophyll tissues on that side and has not been demonstrated before.
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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 ».