MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964682966 · doi:10.2135/cropsci2013.02.0088

Seed Protein, Soaking Duration, and Soaking Temperature Effects on Gamma Aminobutyric Acid Concentration in Short‐Season Soybean

2013· article· en· W1964682966 sur OpenAlexaff
Malcolm J. Morrison, Judith Fregeau-reid, Elroy R. Cober

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarGlycinegamma-Aminobutyric acidAminobutyric acidBiologyAmino acidHorticultureAnimal scienceFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Gamma aminobutyric acid (GABA) is a four‐carbon, nonprotein amino acid found in soybean [ Glycine max (L.) Merr.] seed and food. The consumption of foods with high GABA concentration may be an alternative to pharmaceutical medication for hypertension, an affliction affecting one billion people. The objectives of this study were to examine the relationship between GABA and protein concentration in high, medium, and low protein soybean cultivars and to determine the relationship between soaking temperature (T) (21 or 27°C) and duration (0, 3, 6, 18, and 24 h) on L‐glutamate (L‐Glu) and GABA concentration. The high‐protein cultivar did not have significantly higher L‐Glu or GABA concentration than the medium or normal protein cultivars. Seed L‐Glu increased rapidly with soaking duration up to 8.25 h, and the 27°C soaking T resulted in higher concentrations than the 21°C T. Seed GABA concentration increased rapidly with soaking duration and peaked at 10 and 12 h for the low‐ and high‐GABA cultivars, respectively. The cultivar with the highest concentration of stored L‐Glu and GABA remained the highest after soaking. Increasing soaking duration and temperature can be used to increase the seed GABA concentration in cultivars, although this may increase processing time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrop ScienceMême sujetGABA and Rice ResearchTravaux en français237 207