The Study of Selenium Fertilizer on the Growth of Xiangzayou 787 and Related Molecular Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Rapeseed is the largest self-produced oil crop in China which plays an important role in ensuring the safety of edible oil. However, its current per unit yield is far below Canada and Europe. In this study, selenium fertilizer and other micro fertilizers were sprayed on Xiangzayou 787 at the seedling stage. The results showed that the yield per plant increased 24.3% with sprayed selenium compared to the control (CK). Compared with the CK, the chlorophyll content in leaves at the flowering stage was significantly increased by 20.8%, and the soluble sugar content in the silique wall and seeds at the maturity stage was significantly increased and increased by 62.1% during the budding stage. The functional leaves of Xiangzayou 787 with the sprayed selenium fertilizer and the CK were used as raw materials for absolute quantitative transcriptome sequencing analysis. Accompanied with bioinformatics analysis, six differential genes which affect growth were discovered. The expression level of the protein phosphatase 2C gene in the silique wall was significantly higher than that of the CK. The PP2C78 gene was significantly positively correlated with the chlorophyll and soluble sugar content in leaves and the correlation coefficients were 0.539 and 0.547. According to gene expression levels, yield, and physiological indicators, PP2C78 may be a key functional gene affecting rapeseed yield. In this study, selenium fertilizer was found to be an excellent foliar fertilizer for rapeseed; the PP2C78 gene may be helpful for analyzing the yield increasing mechanism and used as a reference for screening new foliar fertilizers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».