Study Of the Effect of MS, DKW, And Wpm Media on In-Vitro Micropropagation of Ginger
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the most suitable culture media for growing ginger plantlets in a controlled environment. Three different types of growth media Murashige & Skoog (MS), Driver and Kuniyuki Walnut (DKW), and Woody Plant Medium (WPM) were analyzed to identify the most optimal one that promotes the best growth of Ginger (Zingiber officinale Rosc.) plantlets. Ginger plantlets were inoculated into each medium and incubated under specific light and temperature conditions to assess their performance. The DKW Media supported the highest fresh weight mean of 753.33 mg. The mean dry weight was 129.2 mg. Conversely, The MS medium proved the most effective for shoot initiation, averaging 8 days and the MS medium excelled in root initiation, averaging 10 days. MS medium also resulted in the maximum plant height, averaging 4.53 cm. The dry weight percentage in the MS medium averaged 86.2%. DKW medium was found to be the most effective for fresh weight and dry weight. However, MS medium performed better for shoot initiation, root initiation, plant height, and dry weight percentage. Through this study, we have tried to develop the best culture conditions for producing ginger plantlets which can help to improve the creation of more effective in-vitro propagation techniques and ultimately increased production of ginger.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».