Cold stress effects on morpho-physiological traits in chickpea (Cicer arietinum L.) genotypes at early developmental stages
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea, often called the "poor man's meat," is a vital, protein-rich crop grown globally. It serves as a low-cost alternative to animal-based protein and enhances soil quality through nitrogen fixation. However, chickpea cultivation faces challenges, particularly cold stress during early growth stages, which can lower yields. This study focused on understanding how two main chickpea types, Desi and Kabuli, respond to cold temperatures during the seedling stage to identify traits that could aid in breeding cold-tolerant varieties. The research involved testing 22 genotypes at both normal (23°C) and suboptimal (15°C) temperatures. Cold stress significantly reduced growth across all genotypes, especially affecting shoot and root weights. However, Desi types performed better under cold conditions compared to Kabuli types. Six varieties were then selected for further analysis of their root and physiological traits. Cold temperatures severely inhibited early root growth, particularly the lateral roots. However, early root development did not predict cold tolerance during later growth stages. Detailed root analysis revealed that Desi varieties had beneficial traits, such as a greater number of lateral roots, larger lateral root diameter, and thicker root vessels, which appeared to contribute to their cold tolerance. Additionally, the physiological responses between one Desi and one Kabuli variety showed that Desi types had higher photosynthesis rates, less chlorophyll damage, and better growth under cold stress. These findings suggest that selecting for specific root and physiological traits could enhance cold tolerance in chickpeas, though further research is needed to develop cold-resistant varieties.
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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 | 0,001 |
| 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 ».