Enhancing iron and zinc uptake in spring wheat through commercial arbuscular mycorrhizal fungi inoculation under different soil phosphorus addition levels
Notice bibliographique
Résumé
Improving the concentrations and bioavailability of micronutrients, especially iron (Fe) and zinc (Zn), in crop grains is important to alleviate their deficiencies in humans. Inoculating crops with arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) can potentially enhance soil nutrient supply and crop yield, but the effectiveness is influenced by soil factors, particularly soil phosphorus (P) availability. A greenhouse pot experiment was conducted to evaluate the effect of a commercial AMF product on spring wheat ( Triticum aestivum L.) yield and grain concentrations of Zn and Fe under different soil P addition levels (0, 5, and 20 mg P kg–1 dry soil). Results showed that AMF inoculation significantly increased root colonization rate of wheat across all P addition levels. Wheat growth, as evidenced by dry weights of shoot and grain, was significantly enhanced by AMF and high P addition treatments. AMF inoculation did not affect grain Zn concentration, but significantly increased grain Fe concentration compared to the un-inoculated control. As expected, P addition resulted in a significant reduction in grain concentrations of Fe and Zn, primarily due to a growth dilution effect. An integrated analysis using the radar plot concludes that AMF inoculation is most effective in increasing crop yield and grain micronutrient concentrations when soil P levels are low. Importantly, while adequate P supply is crucial for maintaining crop productivity, it may decrease grain micronutrient availability without complementary strategies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».