Effects of Moringa-based phytostim biostimulant on the growth, nutritional composition, and antioxidant bioactivity of two amaranth species
Notice bibliographique
Résumé
The current study aims to evaluate the effect of pre-harvest application of different concentrations of phytostim biostimulant on growth, yield, nutrition, phenolic acids and some phenolic compound in two species of Amaranthus . A two factor greenhouse trial was established in a split-plot to accommodate eight phytostim biostimulant concentrations (0, 0.5, 1, 1.5, 2.5, 3, 4.5, and 6%) in Amaranthus cruentus and Amaranthus caudatus for up to 60 days post-transplant. Application of 1.5% phytostim biostimulant resulted in the highest growth and biomass accumulation, whilst concentrations of >3% resulted in reduced growth and biomass yield in both studied species. These results were in concomitant to an enhanced accumulation of total phenols, total flavonoids, β-carotene, and antioxidants activity (DPPH and ABTS) in Amaranthus cruentus . Application of 1% in Amaranthus cruentus had a positive effect of the accumulation of zinc, iron and calcium and some amino acids (alanine, asparagine, lysine and arginine). In Amaranthus caudatus , 0.5% concentration resulted in the highest total phenols, total flavonoids, antioxidant activity (DPPH and ABTS), chlorophyll b and total chlorophyll. Amaranthus cruentus 0.5% resulted in the highest 2-O-caffeoylglucaric acid, whilst application of 1.0% in Amaranthus caudatus showed the highest caffeic acid, 3-O-glucuronide thus suggesting. Thus, suggesting that phytostim biostimulant can be used to manipulate growth and nutritional components in the studied Amaranthus species. Lower concentrations (0.5–1.5%) of phytostim biostimulant can be recommended for cultivation of A. Cr. A. cruentus and Amaranthus caudatus .
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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 ».