在毒性下对黄瓜移植的形态学,生理学,遗传多态学和机器学习的观点
Ömer Faruk Coşkun1, Alim Aydın2,3, Hakan Başak2,3
1Department of Horticulture, Faculty of Agriculture, Hatay Mustafa Kemal University, Hatay, Türkiye. omerfaruk.coskun@mku.edu.tr.
BMC plant biology
|November 27, 2025
概括
接种黄瓜 (Cucumis sativus L.) 显著改善了对 (Zn) 毒性的耐受性,增强了生长并保持了产量. 机器学习确定了在受影响的农业土壤中选择根茎的关键特征.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物生理学 植物生理学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 重金属污染,特别是过多的 (Zn),会影响植物生长和作物生产率.
- 移植是一种有前途的技术,可以减轻植物中的重金属压力.
- 了解的毒性机制对于可持续农业至关重要.
研究的目的:
- 评估黄瓜接种在减轻 (Zn) 毒性的有效性.
- 评估不同根茎对黄瓜对压力耐受性的影响.
- 使用机器学习识别具有预测Zn压力下产量的关键植物特征.
主要方法:
- 黄瓜 (Cucumis sativus L.) 被移植到三个根茎 (Cremna F1,Maximus F1,TZ148 F1) 上,并在水培系统中接受不同度的 Zn (0,10,50 ppm).
- 测量了形态 (射出长度,根重量),生理 (叶绿素含量) 和生殖 (果) 参数.
- 简单序列间重复 (ISSR) 分析和主要成分分析 (PCA) 用于基因毒性和治疗分离评估.
- 机器学习 (ML) 模型,特别是随机森林回归,用于根据测量特征预测产量.
主要成果:
- 与非移植对照相比,移植黄瓜的长度 (21.5%) 和根重量 (27.3%) 增加.
- 在移植植物中,叶绿素含量保持稳定,而在50ppm Zn.压力下,在非移植植物中,叶绿素含量下降.
- 在Zn压力下,水果组减少,但移植减轻了这种影响.
- TZ148-Cagla组合表现出最高的 Zn 耐受性,在 50 ppm Zn. Zn. 中保留了 25% 的对照产量.
- ML分析确定了水果曲率,根干重量和植物高度是产量的关键预测因素.
结论:
- 接种显著提高了黄瓜对 (Zn) 压力的耐受性,改善了形态和生理性能.
- 机器学习为根茎选择和特征在管理毒性的重要性提供了定量框架.
- 接种是一种可持续农业的有效策略,可以减少重金属的积累,并在受影响的环境中保持作物生产率.
