Development and Characterization of Low‐Phytate Pea
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The majority of the total phosphorus in seeds is stored in the form of phytate, a mixed‐cation salt of phytic acid. Phytate is not well digested by humans and monogastric animals. Phosphorus excretion is one of the major pollutants of surface waters in many locations in the world. Important micronutrients such as iron and zinc bound to phytate are also excreted, potentially leading to micronutrient deficiencies. Low‐phytate mutants have been developed in several crop species as one strategy to deal with the phytate problem. The objective of this research was the development of low‐phytate pea (Pisum sativum L.) using chemical mutagenesis of cultivar CDC Bronco, and the agronomic characterization of two resulting lines. In these lines, phytate phosphorus concentration was reduced by approximately 60%, with a compensating increase in inorganic phosphorus. The low‐phytate lines were similar in agronomic performance to CDC Bronco, except for somewhat slower time to flowering and maturity, slightly lower seed weight, and slightly lower grain yield. Low‐phytate field pea should have potential to improve phosphorus and micronutrient bioavailability in human and animal diets.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».