Physiological Characteristics and Strategies to Improve Salt Tolerance in Alfalfa
Notice bibliographique
Résumé
There are 6 million ha of cropland affected by soil salinity in Canada. Alfalfa is not only an important forage legume to the Canadian beef and forage industries, but also is the candidate legume for reclamation of saline areas. We investigated physiological and genetic variations of salt tolerant ‘Halo’ and salt intolerant ‘Vernal’ alfalfa cultivars in five gradients of salt stresses (Electrical conductivities of 0 dS m-1- 16 dS m-1) in a sand based hydroponic system. Elements and organic compounds in different tissues were studied at the Canadian Light Source. RNA-Seq analysis of leaf and root tissues of ‘Halo’ and ‘Vernal’ alfalfa were studied at three time points after salt treatment at 12 dS m-1. ‘Halo’ showed significantly greater germination percentage and seed vigor than ‘Vernal’ at higher salt level, but no difference was found at lower salt gradients. The leaf and stem tissue of ‘Halo’ had higher amide concentration than ‘Vernal’ at all salt gradients. This study identified 14 (leaf) and 9 (root) candidate genes consistently expressed in ‘Halo’ under salt stress, indicating potential genes for marker development. In addition, a number of new salt tolerant breeding lines were developed under this project. Future research includes testing of possible beneficial interactions between alfalfa populations and halophile bacteria that could help mitigate salt stress on the plant. Link to Video Presentation: https://youtu.be/QGpr13PKGgE
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».