Root System Response of Lentil to Varied Nitrogen Availability: Insights from Positron Emission Tomography (PET)
Notice bibliographique
Résumé
Studying plant root system growth responses and carbon allocation is difficult due to the opaque nature of the soil. Novel imaging techniques such as positron emission tomography (PET) where the plant roots can be visualized in-situ can overcome those shortcomings. However, PET is a challenging technique to implement due to the lack of a standard workflow. Thus, the objectives of this research were 1) to develop a repeatable workflow for PET using lentils as a test crop species and 2) to use PET imaging to examine the response of lentil seedling roots to a gradient of soil nitrogen levels. Multiple preliminary experiments were conducted to set parameters such as dosing rate, and dosing time to develop a PET workflow to obtain three-dimensional images of the root system. It was found that dosing a lentil plant with 2 GBq of 11C-CO2 for 30 minutes, followed by 60 minutes of acclimatization in the growth chamber, produced an optimal 3D root system image. When fertilized with urea, 20-day-old lentils grown under higher nitrogen levels had a lower number of active first-order lateral roots and a lower root-to-shoot biomass ratio. This indicates that the roots use less carbon, and more carbon is allocated to the shoots when the nitrogen level in the soil is high. Morphologically, a lower number of fine total root length was seen with high nitrogen which contradicts previous findings. One factor that has not been considered is the change in root birth or death rate response (i.e., demographic response), in high nitrogen conditions. At high nitrogen conditions, the death rate of the fine roots increased, and so did fine root branching, leading to less total root length. Under low nitrogen treatment, total root length was higher due to the higher longevity of roots in nutrient-scarce conditions. Thus, this research highlights the possibility of PET imaging in understanding carbon allocation in lentil root system to varied nitrogen availability through a standard PET imaging workflow established by this experiment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».