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Enregistrement W1916348838 · doi:10.1002/jsfa.6918

Influence of low‐molecular‐weight glutenin subunit genes at <i>Glu‐<scp>A3</scp></i> locus on wheat sodium dodecyl sulfate sedimentation volume and solvent retention capacity value

2014· article· en· W1916348838 sur OpenAlexaff
Zhixia Li, Hongqi Si, Yunxiang Xia, Chuanxi Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésGluteninLocus (genetics)ChemistrySucroseSodium dodecyl sulfateChromatographyBiochemistryFood scienceProtein subunitGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To understand the effect of low-molecular-weight (LMW) glutenin alleles at the Glu-A3 locus on sodium dodecyl sulfate (SDS) sedimentation volume and solvent retention capacity (SRC) values, 244 accessions of Chinese wheat (Triticum aestivum L.) mini core collections were investigated. In this study the significant differences in wholemeal flour SDS sedimentation volume and SRC values associated with specific glutenin alleles at the Glu-A3 locus were explained. RESULTS: Seven glutenin alleles at the Glu-A3 locus were confirmed by locus-specific polymerase chain reaction (PCR). SDS sedimentation volume and lactic acid SRC value were significantly affected by alleles Glu-A3b and Glu-A3g. Based on total average values, 28 varieties carrying Glu-A3b had significantly higher means of SDS sedimentation volume and lactic acid SRC value, whereas 19 varieties carrying Glu-A3g had significantly lower means. Alleles Glu-A3d and Glu-A3f significantly increased only SDS sedimentation volume and sucrose SRC value respectively. Correlation analysis showed that SDS sedimentation volume was uncorrelated with lactic acid SRC and sucrose SRC values. CONCLUSION: The Glu-A3 LMW glutenin subunit could predict 12.8% of the variance in SDS sedimentation volume, 4.7% in lactic acid SRC and 6.4% in sucrose SRC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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