Seed micromorphological characteristics in Ochradenus and Reseda and their taxonomic significance in Iran
محل انتشار: دوفصلنامه رستنیها، دوره: 25، شماره: 2
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 243
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ROST-25-2_004
تاریخ نمایه سازی: 9 دی 1403
چکیده مقاله:
Seed micromorphology of ۱۶ taxa from Ochradenus and Reseda (Resedaceae) was examined using stereomicroscope and scanning electron microscope. In the present study, three quantitative (length, width, and ratio of seed length/seed width) and ۱۰ qualitative micromorphological characteristics (color, brightness, the situation of surface, the state of hilum, shape, coat pattern sculpture, outer epidermal cell shape, the characteristics of anticlinal and periclinal walls, and the presence or absence of carunculoid tissue) of seed were examined. Results showed that, seed quantitative characteristics varied among studied taxa. In addition, significant diversity was found in all qualitative characteristics (especially seed color with ۱۱ states and its coat pattern sculpture with nine states). Dendrogram of seed micromorphological characteristics constructed four seed types and two subtypes as follows: type ۱ or Ochradenus-Reseda type with two subtypes, type ۲ or core section Reseda type, type ۳ or Reseda-luteola type, and type ۴ or derived Reseda type. Seed micromorphology characteristics evidence partly verified the taxonomical and phylogenetical situation of the taxa from the above-mentioned family in Iran.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مهتاب عسگری نعمتیان
Assistant Prof., Department of Biology, Payame Noor University, Tehran, Iran
مهدی حیدریان
PhD Graduate in Plant Systematic, Department of Biology, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :