Unravelling Compositional Changes in Field Pea Leaf Cuticles Under Heat Stress Using Synchrotron‐Based Fourier Transform Mid‐Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Plant leaf cuticle, a heterogeneous and lipophilic membrane, is an interface between the plant and its aerial environment and protects plants against abiotic and biotic stresses. This study used synchrotron‐based Fourier transform mid infrared (sFTIR) spectroscopy to evaluate the effect of heat stress on the compositional changes of leaf cuticles in field pea ( Pisum sativum ). The results showed that oxidative stress was associated with heat stress. A new peak at 1721 cm −1 was observed in the heat‐stressed leaf cuticles, and it was not found in the control leaf samples; this peak arises from the carbonyl stretching (C=O) from the aldehyde of 4‐Hydroxynonenal (4‐HNE) which is an adduct of the lipid peroxidation chain reaction. Heat stress reduced the amounts of phenolic compounds in leaf cuticles, indicated by the reduction of the integrated band area in the region of 1650–1500 cm −1 . Substantial spectral variations between the control and heat‐stressed leaf cuticles were revealed using Principal Component Analysis (PCA). The spectral information showed the compositional changes in waxes, cutin, cutan, phenolic compounds and polysaccharides may be due to heat stress. This study provides important information for rapid understanding of the compositional changes of leaf cuticles under environmental stresses and may significantly contribute to routine screening for resistant pea genotypes to heat stress.
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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 ».