Conjunto de dados: Onze cultivares comerciais de trigo para estudos de estresse hídrico e salino

Autores

DOI:

https://doi.org/10.46420/TAES.e240015

Palavras-chave:

Triticum aestivum L., sustainability, food security, agriculture

Resumo

O trigo é uma cultura vital para a segurança alimentar global, mas sua produtividade está cada vez mais ameaçada pelo estresse hídrico e salino, exacerbado pelas mudanças climáticas. Esses desafios ambientais afetam o crescimento do trigo em vários estágios, levando à germinação reduzida, desenvolvimento atrofiado e menores rendimentos. Dado que mais de 20% das terras cultivadas em todo o mundo são afetadas pela salinidade, há uma necessidade urgente de desenvolver cultivares de trigo tolerantes ao estresse salino. Este estudo apresenta um conjunto de dados de 11 cultivares comerciais de trigo, com foco em suas respostas ao estresse hídrico e salino. O conjunto de dados inclui medições abrangentes, como taxa de germinação, comprimento do broto e da raiz e biomassa sob controle, água e condições salinas. Ao analisar esses dados, os pesquisadores podem entender melhor as características genéticas e fenotípicas associadas à tolerância à seca e à salinidade. Esta pesquisa oferece insights valiosos sobre estratégias de melhoramento visando aumentar a resistência ao estresse, contribuindo para o desenvolvimento de variedades de trigo capazes de suportar condições ambientais adversas e garantir a segurança alimentar global. Este conjunto de dados fornece uma base para uma exploração mais aprofundada dos mecanismos de tolerância ao estresse no trigo e abre novos caminhos para melhorar a sustentabilidade agrícola.

Referências

Bisong, E. (2019). Google Colaboratory. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform (pp. 59–64). Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8_7

Hasanuzzaman, M., Nahar, K., Rahman, A., Anee, T. I., Alam, M. U., Bhuiyan, T. F., Oku, H., & Fujita, M. (2017). Approaches to Enhance Salt Stress Tolerance in Wheat. In Wheat Improvement, Management and Utilization. InTech. https://doi.org/10.5772/67247

MAPA. (2009). Rules for seed analysis (in portuguese). In MAPA/ACS.

McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. 56–61. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00a

Nezhadahmadi, A., Prodhan, Z. H., & Faruq, G. (2013). Drought Tolerance in Wheat. The Scientific World Journal, 2013(1). https://doi.org/10.1155/2013/610721

Poudel, P. B., & Poudel, M. R. (2020). Heat Stress Effects and Tolerance in Wheat: A Review. Journal Biology Today’s World, 9(4), 217.

Sallam, A., Alqudah, A. M., Dawood, M. F. A., Baenziger, P. S., & Börner, A. (2019). Drought Stress Tolerance in Wheat and Barley: Advances in Physiology, Breeding and Genetics Research. International Journal of Molecular Sciences, 20(13), 3137. https://doi.org/10.3390/ijms20133137

Van Rossum, G., & Drake, F. L. (2009). Python 3 Reference Manual. CreateSpace.

Yadav, M. R., Choudhary, M., Singh, J., Lal, M. K., Jha, P. K., Udawat, P., Gupta, N. K., Rajput, V. D., Garg, N. K., Maheshwari, C., Hasan, M., Gupta, S., Jatwa, T. K., Kumar, R., Yadav, A. K., & Prasad, P. V. V. (2022). Impacts, Tolerance, Adaptation, and Mitigation of Heat Stress on Wheat under Changing Climates. International Journal of Molecular Sciences, 23(5), 2838. https://doi.org/10.3390/ijms23052838

Downloads

Publicado

2024-11-30

Edição

Volume 2 (2024)

Seção

Seção Base de dados Científicos

Licença

Copyright (c) 2024 Trends in Agricultural and Environmental Sciences

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

You are free to:

  • Share — copy and redistribute the material in any medium or format
  • Adapt — remix, transform, and build upon the material

The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

  • You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
  • No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.

This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license.