Biochemical insights into fulvic acid-driven drought tolerance in canola
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable food production is a critical driver of a consumer-led transformation taking place in agriculture. Among the available strategies, biostimulants represent a critical set of agronomic tools for enhancing crop productivity. This study evaluated the impact of drought stress on canola ( Brassica napus ) and the efficacy of fulvic acid (FA) to mitigate drought-induced damage by linking morphological changes with physiological and metabolic responses. Canola plants were subjected to four treatments: well-watered control (WWC), well-watered with FA (WWFA), drought control (DC), and drought with FA (DFA). FA application significantly improved root growth under drought. Across drought onset (do) and both 7- and 14-days post drought onset (dpdo), FA increased soluble protein, glutathione (GSH), and catalase (CAT) activity (WWC < WWFA < DC < DFA). Drought increased radical scavenging activity and malondialdehyde (MDA), while FA further elevated radical scavenging activity and significantly reduced lipid peroxidation. Proline accumulation was highest in DFA plants, suggesting enhanced osmoprotection. Metabolomic profiling revealed that FA modulated central and secondary metabolism, increasing levels of stress-related metabolites including proline, glucose, glutamine, phenolics (quercetin, ellagic acid), antioxidants, nitrogenous metabolites (trigonelline), and polyamines (spermidine). These shifts were associated with improved oxidative stress management and cellular resilience. Overall, FA treatment conferred broad protective effects against drought in canola by enhancing root growth, antioxidant defenses, and osmoprotection. These findings are supported by increased levels of stress-related metabolites in treated canola, highlighting FA as a promising biostimulant for improving drought tolerance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».