Foam stability of leaves from anthocyanidin‐accumulating <i>Lc</i>‐alfalfa and relation to molecular structures detected by fourier‐transformed infrared‐vibration spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foam stability related to pasture bloat from alfalfa pastures might be reduced by introducing a gene that stimulates the accumulation of mono‐/polymeric‐anthocyanidin. The objective of this study was to determine the foam formation (at 0 min) and stability (at 150 min) from aqueous leaf extracts of three transgenic Lc‐alfalfa progeny (BeavLc1, RambLc3 and RangLc4), parental non‐transgenic (NT) alfalfa and AC Grazeland (bloat‐reduced cultivar) harvested at 07:00 or 18:00 h. Initial and final foam volumes at 07:00 h were lower for AC Grazeland compared with all other treatments and lower for RangLc4 compared with the other two Lc‐progeny at 0 min and NT‐alfalfa at 150 min. At 18:00 h, initial foam volume was larger for NT‐alfalfa and final foam volume was larger for RambLc3 compared with AC Grazeland, BeavLc1 and RangLc4. Spectroscopic vibration associated with carbohydrates increased initial foam volume and stability. More amide I relative to amide II, fewer α‐helices relative to β‐sheets and leaf extract ethanol‐film and protein content increased initial foam volume but did not stabilize it. Spectroscopic vibration associated with all carbohydrates other than structural carbohydrates was more important than vibration from protein structures for foam formation and stabilization. In conclusion, Lc‐alfalfa accumulated anthocyanidin and had reduced foaming properties compared with parental NT alfalfa but AC Grazeland and RangLc4 had the lowest foaming properties.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».