Optimization of Sargassum bovianum Extraction Techniques for Germination of Wheat, Canola, and Corn Under Different Salinity Stress
Notice bibliographique
Résumé
Seaweeds are a cheap, eco-friendly, and rich source of plant growth stimulators that can mitigate the adverse effects of salinity stress. This study examined the impact of Sargassum bovianum extracts obtained through different techniques using pressure, heat, and microwave radiations on the germination and growth of wheat, corn, and canola seeds under varying salinity levels (500, 3500, and 6500 µS cm−1). The findings showed that pressure, microwave, and acidic extraction methods were the most effective in extracting polysaccharides, alginate, and nutrients from S. bovianum. Seaweed extract significantly improved the mean germination time (MGT) and germination index (GI) of wheat under high salinity stress and had a positive effect on wheat plumule length (PL) and germination percentage (GP). However, seaweed extract had no significant impact on canola seeds in salinity stress, except for improved canola PL. The PL and seedling vigor index (SVI) of corn were enhanced in low salinity levels, but most treatments reduced PL and SVI in high salinity. This study suggests that using heat, pressure, and microwave techniques for seaweed extraction results in higher polysaccharides and alginate content, leading to improved germination and plant growth, particularly in wheat and canola. These findings can help growers optimize the germination and growth of these important crops.
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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 | 0,000 |
| 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 ».