Changes in Isoflavone Concentration with 58 Years of Genetic Improvement of Short‐Season Soybean Cultivars in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Soybean [Glycine max (L.) Merr.] seeds contain a high concentration of the isoflavones daidzein and genistein, which are considered to be compounds beneficial to human health. Our objective was to determine the influence of breeding and selection for yield on the isoflavone concentration of short‐season cultivars. A collection of 14 historical cultivars released from 1934 to 1992 was grown at Ottawa for 12 yr under identical cultural conditions. Seed samples, taken at harvest, were examined using near‐infrared reflectance in conjunction with traditional chemical methods to measure the concentration of daidzein, genistein, and total isoflavones (TIF). A linear regression equation developed based on the changes across time of cultivar release was used to determine the improvement rates for various soybean parameters. Across the 58 yr of breeding history, yield and oil concentration increased by 0.43 and 0.24% per year, respectively, while protein concentration decreased by 0.15% per year. Across the same time period daidzein, genistein, and TIF increased by 1.04, 1.47, and 0.98% per year, respectively. Moderate broad sense heritabilities of 43, 45, and 44% were calculated for the aforementioned isoflavones. Genotype main effects + genotype × environment interaction biplots revealed that recent cultivars with high isoflavone concentration were more prone to environmental influence than older cultivars. In the short‐season region, plant breeders should be aware that selecting for higher yield may indirectly select for higher isoflavone concentration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».