Development and Utilization of High Carotenoid Maize Germplasm: Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lutein and zeaxanthin are commonly referred to as the macular carotenoids, as they are localized to ocular tissues and their loss is associated with age‐related macular degeneration. High carotenoid eggs have been suggested as a good dietary source of macular carotenoids, particularly lutein. In this paper we demonstrate two key proof of concept steps: transferring the high carotenoid phenotype to elite inbred backgrounds and carotenoid enrichment of eggs through feeding high carotenoid maize (Zea mays L.) grain to laying hens (Gallus domesticus). Using two inbred backgrounds and three high carotenoid donor lines, BC1S2 lines were developed with selections made based solely on visual assessment of kernel color. The 20‐wk laying hen feeding trial consisted of four complete diets that varied for the maize component (i.e., a high‐zeaxanthin maize line, a high‐lutein maize line, and a conventional yellow maize line with and without a commercial lutein [Oro‐glo] supplement) with eggs samples collected every 4 wk. High‐carotenoid maize diet treatments yielded carotenoid concentrations in egg yolks that were approximately fourfold higher than those achieved with the conventional maize feed control and were found to be equally available to the laying hen as a lutein feed additive used as a positive control. While phenotyping by high pressure liquid chromatography (HPLC) cannot be completely eliminated, visual selection increases the proportion of high‐carotenoid phenotypes and it appears that transferring the high carotenoid phenotype into elite inbred lines is relatively straightforward.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».