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Enregistrement W7000258003

ENHANCING DROUGHT TOLERANCE IN CAMELINA SATIVA L. AND CANOLA (BRASSICA NAPUS L.) THROUGH APPLICATION OF SELENIUM

2020· article· en· W7000258003 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace (Sirnak University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaCamelina sativaCamelinaBrassicaDrought tolerancePoint of deliveryCrop
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the burning issue the present study was undertaken in pot culture at the Cholistan Institute of Desert
\nStudies (CIDS), The Islamia University of Bahawalpur, Pakistan for enhancing drought tolerance in two oilseed crops (OC)
\ncrops camelina (Camelina sativa L.) and canola (Canola napus L.) through improving physiological, biochemical, and
\nantioxidants activity by foliar application of selenium (Se) under drought stress. Two Camelina (i.e., ?Australian Camelina?
\nand ?Canadian Camelina?) and canola genotypes (i.e., ?AARI Canola? and ?UAF Canola?) were used as plant materials
\nduring the growing season of 2016. Both Camelina and Canola genotypes were grown under normal (100% FC) and water
\ndeficit (drought stress) (40% FC) conditions. Four levels of Se: such as seeds priming with 75?M Se, foliar application of Se
\nat 7.06 ?M and foliar Se in combination with seeds priming (7.06 ?M & 75?M) along with control were applied at the
\nvegetative stage of both OC crops for screening drought tolerant genotypes. All treatments were arranged three times in a
\nrandomized complete block design. Both OC crops were grown upto the maturity and data on physiochemical, antioxidants
\nand yield components were recorded during this study. Results of the present study indicated that the physio-biochemical
\nparameters such as WP (water potential), OP (osmotic potential), TP (turgor pressure), proline, TSS (total soluble sugar),
\nTFAA (total free amino acids), TPr (total proteins) and TS (total sugars); and total chlorophyll contents were improved by
\nfoliar application Se along with seed priming by Se in both OC crops in both drought stress and non-stress (control)
\nconditions. Similarly, osmoprotectants such as GB (Glycinebetaine), anthocyanin, TPC (total phenolic contents) and
\nflavonoids; as well as antioxidants such as APX (ascorbate peroxidase), SOD (superoxide dismutase), POD (peroxidase) and
\nCAT (catalase) were also showed better enhancement in both OC crops through foliar application in combination with seed
\npriming with Se (7.06 ?M & 75?M) under normal as well as water deficit (drought) conditions. Yield and its components
\ni.e., branches plant-1
\n(no.), 1000-seed weight (g), seed and biological yield (t ha-1
\n) of both OC crops were increased through
\nfoliar application in combination with seed priming by Se (7.06 ?M & 75?M) under drought and non-drought stress
\nconditions. Both camelina and Canola genotypes categorized based on all the above-mentioned parameters under the water
\ndeficit (drought stress) condition and foliar application of Se, the genotype ?Canadian Camelina? maintained the highest
\nvalues for all these attributes. Therefore, it is revealed that foliar application in combination with seed priming by Se helps
\nto improve drought tolerance of OC crops and also leads to an increase in the productivity of crops under drought stress.
\nAmong the genotypes, ?Canadian Camelina? performed the best when seeds of the genotypes were primed with Se in
\ncombination with foliar application of Se at the vegetative stage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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