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Enregistrement W1997803408 · doi:10.4141/cjps08148

Association of seed and agronomic traits with isoflavone levels in soybean

2009· article· en· W1997803408 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Susannah E. Murphy, Elizabeth A. Lee, L. Woodrow, Philippe Séguin, J. Kumar, Istvan Rajcan, G. R. Ablett

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoflavonesCultivarBiologyBiplotSowingYield (engineering)TraitAgronomyGlycineGenotypeHorticultureGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean, Glycine max (L.) Merr., seeds contain isoflavones, compounds with potential human health benefits. This study investigated the association of seed and agronomic traits with isoflavone level in a genetically diverse group of soybean genotypes to provide more information for cultivar development. F 4:7 lines derived from several crosses were grown in four locations in 2005 and six locations in 2006 across Ontario and Quebec. Seed protein, oil and isoflavone contents were measured using near-infrared reflectance (NIR) on a plot basis. Seed yield was determined at 13% moisture and days to maturity (R8) were recorded. GGE genotype-by-trait biplots were generated to describe the relationships among all variables. Isoflavone content was not correlated with yield, indicating that potential exists for development of high or low isoflavone cultivars without sacrificing yield. Isoflavone content was negatively correlated with protein content; however, high isoflavone lines were identified with moderate protein content. Isoflavone content was correlated with maturity, suggesting that delayed planting and/or the use of later maturing varieties could be a successful strategy to increase isoflavone content. The results of this study support the potential for the development of either high or low isoflavone soybean cultivars with acceptable agronomic and seed quality traits.Key words: Soybean, isoflavone, protein, oil, yield, maturity

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,168 · 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'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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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