Zinc bioavailability response curvature in wheat grains under incremental zinc applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zinc application is generally recommended to enrich wheat grains with Zn; however, its influence on Zn bioavailability to humans has not received appreciable attention from scientists. In this pot experiment, seven Zn rates (from 0 to 18 mg kg−1 soil) were applied to two wheat cultivars (Shafaq-2006 and Auqab-2000). Application of Zn significantly increased grain yield, grain Zn concentration and estimated Zn bioavailability, and significantly decreased grain phytate concentration and [phytate]:[Zn] ratio in wheat grains. The response of grain yield to Zn application was quadratic, whereas maximum grain yield was estimated to be achieved at 10.8 mg Zn kg−1 soil for Shafaq-2006 and 7.4 mg Zn kg−1 soil for Auqab-2000. These estimated Zn rates were suitable for increasing grain Zn concentration and Zn bioavailability (>2.9 mg Zn in 300 g grains) to optimum levels required for better human nutrition. Conclusively, Zn fertilization for Zn biofortification may be practiced on the bases of response curve studies aimed at maximizing grain yield and optimum Zn bioavailability. Moreover, additive Zn application progressively reduced the grain Fe concentration and increased the grain [phytate]:[Fe] ratio. However, a medium Zn application rate increased grain Ca concentration and decreased the grain [phytate]:[Ca] ratio. Hence, rate of Zn application for mineral biofortification needs to be carefully selected. Keywords: bioavailabilitybiofortificationmineralspolynomial comparisons Triticum aestivum L.zinc Acknowledgements We acknowledge Leland V. Miller, Senior Professional Research Assistant in the Department of Pediatrics, University of Colorado Denver (Aurora, Colorado, USA), for his guidance with the trivariate model of Zn absorption. The financial support for the study was provided by Higher Education Commission of Pakistan through Indigenous Ph.D. Fellowship Program.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».