Characteristics of Modern Triticale Quality: The Relationship Between Carbohydrate Properties, α‐Amylase Activity, and Falling Number
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Triticale is a high‐yielding cereal crop with potential to increase grain production for human consumption over the coming decades. Minimal targeted selection has been conducted to produce cultivars with α‐amylase, amylose, and nonstarch polysaccharide (NSP) content appropriate for a milling market. Nevertheless, genotypic variability exists. Standard quality screening methods used for wheat, including pasting properties, falling number, and quantification of α‐amylase activity were employed to assess the environmental and genotypic variability among modern triticale cultivars and to investigate the suitability of these tests for triticale. Samples of 11 triticale lines from four environments were compared with five wheat cultivars bred for various end uses. Triticale exhibited a greater range than wheat for most tested variables, and the ranges usually overlapped. Triticale exhibited higher NSP content, generally equivalent pasting properties, higher α‐amylase activity, and lower falling number on average compared with wheat checks. However, low falling number was not indicative of high α‐amylase activity; the relationship with NSP level and other factors is discussed, and caution is recommended for interpretation of previous research. Three cultivars with equivalent α‐amylase activity to wheat and two with partially waxy starch were identified. These findings have great significance for research and the emerging triticale milling market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».