Morpho-Physiological and Biochemical Responses of Tomato, Lettuce, Mexican Mint, and Industrial Hemp to Different Temperature Regimes
Notice bibliographique
Résumé
Temperature stress is a major abiotic factor significantly impacting crop growth, development and productivity. In this study, we investigated the effects of different growth temperatures (10°C, 22°C, and 35°C) on the morphological, physiological and biochemical responses of five important crop species: green lettuce, hemp, mint, red lettuce and tomato. The results revealed that plant height and stem girth of tomato plants were not significantly (p > 0.05) altered under 22°C and 35°C, but were reduced by ca. 61.9% and 65.7% respectively under 10°C compared to 22°C. Green lettuce plants grown under 22°C had significantly (p < 0.001) higher total chlorophyll content of ca. 35.9% than those under 10°C. Mint plants exposed to extreme temperatures of 35°C and 10°C showed significant (p < 0.001) reductions of up to 19.7%, 60.2%, and 45.8% in chlorophyll fluorescence indices Fv/Fm, Fv/Fo, and total chlorophyll content, respectively, compared to those grown under 22°C. Malonaldehyde content (MDA) in mint and tomato plants increased by ca. 686.7% and 476.4%, respectively, under 10°C compared to 22°C, while in red lettuce, MDA content was reduced by ca. 136% under 10°C compared to 35°C. Notably, flavonoid accumulation was significantly higher in hemp plants compared to other species. The results suggest that crop species exhibit diverse responses to temperature stress, extending beyond morphological, physiological and biochemical adaptations. This diversity shows the differential adaptive strategies employed by various plant species in response to temperature stress conditions. The findings of this study can be explored by various crop improvement programs to enhance the tolerance of these crops to temperature extremes, thereby contributing to food security amidst the threats posed by climate change.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».