High-throughput phenotyping of buckwheat (Fagopyrum esculentum Moench.) genotypes under water stress: exploring drought resistance for sustainable agriculture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As global agriculture faces the challenge of climate change, characterized by longer and more severe drought episodes, there is an increasing need for crop diversification and improved plant breeding. Buckwheat is one of the climate-resilient candidates for future important crops with remarkable adaptability to various biotic and abiotic stresses. As an underbred crop, a large number of genotypes should be assessed for the breeding of superior plants. Therefore, this study investigates the response of various buckwheat genotypes to water stress by high-throughput phenotyping and auxiliary plant physiology measurements. RESULTS: We assessed six buckwheat genotypes from different regions under mild and severe water stress, focusing on morphological and physiological changes to understand drought tolerance mechanisms. Our findings revealed that reallocation of assimilated carbon from growth to secondary metabolite production is a common response to drought stress. Among the genotypes tested, Panda emerged as the most drought-resistant, with its morphology remaining the most stable under mild water stress and its ability to rapidly accumulate protective pigments in response to drought. Silver Hull also demonstrated resilience, maintaining its aboveground biomass under mild water stress at levels comparable to the control group. Additionally, the response magnitude to drought stress was linked to the biomass production potential of the genotypes, which was higher for those from warmer regions (Bhutan, Zimbabwe) and lower for those from colder regions (Poland, Canada). CONCLUSION: The diversity in genotypic responses highlights the significant role of genetic variability in shaping drought resistance strategies in buckwheat. This research not only enhances our understanding of buckwheat's physiological responses to water stress but also holds promise for developing drought-resistant buckwheat varieties. These advancements are crucial for promoting sustainable agriculture in the face of climate change.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».