Utjecaj nedostatka dušika, fosfora i kalija na morfologiju korijena ozime pšenice
Notice bibliographique
Résumé
Wheat (Triticum aestivum L.) is a crucial global staple crop for food security, with demand exceeding production by 11.5 million metric tons in 2023/24, highlighting the need to optimize growth and yield. Root morphology plays a key role in nutrient acquisition, and this study investigates how deficiencies in nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) affect root traits in two winter wheat cultivars, OS-Olimpija and Sofru, grown under controlled hydroponic conditions. The growth chamber maintained precise environmental conditions: a 16-hour light and 8-hour dark cycle, daytime temperatures at 25°C, nighttime temperatures at 20°C, relative humidity at 70%, and a light intensity of 250 μmol m⁻² s⁻¹. The nutrient solution was continuously aerated. Root traits—including length, width, depth, average diameter, surface area, volume, number of root tips and forks, root length < 0.5 mm, and the percentage of root length < 0.5 mm—were assessed using WinRhizoPro software (Version 2015, Regent Instruments Inc., Quebec, Canada) at four measurement intervals. Potassium deficiency had the most severe impact on root morphology, resulting in shorter root lengths, reduced surface area, and fewer root tips and forks. Phosphorus deficiency hindered fine root development, while nitrogen deficiency also reduced root length, surface area, and volume. Cultivar-specific responses were noted, with OS-Olimpija showing longer roots and larger surface areas, while Sofru developed deeper root systems. These findings emphasize the importance of targeted nutrient management to optimize root architecture, improve nutrient uptake, and enhance crop resilience under nutrient-deficient conditions. The study offers insights into wheat root adaptations to nutrient stress and provides a foundation for future research on nutrient-use efficiency and sustainable wheat production.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».