Role of Mycorrhizal Associations in Wheat Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
This review mainly talks about a microorganism called arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) to see if it helps wheat nutrition. Many studies have found that AMF can help wheat absorb nutrients better, such as potassium, phosphorus, and nitrogen. In places with less nutrients or bad environment, such as potassium-deficient and saline-alkali land, wheat and AMF perform better together. Not only does it grow faster, but it also increases yield and has stronger ability to resist bad environment. The role of AMF is not only to help the root system absorb minerals, but also to affect the expression of some genes, making wheat's antioxidant capacity and disease resistance stronger. It can also make the nutrients in wheat grains better and the protein structure more reasonable, which is helpful for grain quality. Another benefit of AMF is that it can improve soil health, allowing farmers to grow good fields with less fertilizer, which is very meaningful for environmental protection and sustainable agriculture. Different varieties of wheat may have different effects when used with different types of AMF. Sometimes it may also make some trace elements less easily available to wheat. AMF has great potential in improving wheat nutrition, yield and adaptability to the environment, and is a good helper for achieving green agriculture.
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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 ».