Defining the Molecular Impacts of Humalite Application on Field‐Grown Wheat ( <i>Triticum aestivum</i> L.) Using Quantitative Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Increasing global food production demands have resulted in increased fertilizer usage, causing detrimental environmental impacts. Biostimulants, such as humic substances, are currently being applied as a strategy to increase plant nutrient-use efficiency and minimize environmental impacts within cropping systems. One of these biostimulants is Humalite, which is a unique, naturally occurring coal-like substance found in deposits across southern Alberta. These deposits contain exceptionally high ratios of humic acids (>70%) and micronutrients due to their unique freshwater depositional environment. Humalite has begun to be applied to fields based on scientific data suggesting positive impacts on crop growth, yield, and nutrient usage; however, little is known about the underlying molecular mechanisms of Humalite. Here, as part of a larger field study, we report a quantitative proteomics approach to identify systems-level molecular changes induced by the addition of different Humalite application rates in field-grown wheat (Triticum aestivum L.) under three urea fertilizer application rates. In particular, we see wide-ranging abundance changes in proteins associated with several metabolic pathways and growth-related biological processes that suggest how Humalite modulates the plant molecular landscape. Overall, our results provide new, functional information that will help better inform agricultural producers on optimal biostimulant and fertilizer usage.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».