Environmental effects on fatty acid levels in soybean seed oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract FA composition determines the quality of vegetable oil. Soybean breeders have generated and used mutations in FA genes to develop altered FA profiles in the seed. However, the expression of the alleles and the relative activity of the gene products are often dependent on the environment, and these facts have hampered the breeding efforts. To investigate the environmental effect on FA composition of soybean seed oil in specific mutant material developed at the University of Guelph, a recombinant inbred line (RIL) population was developed from a cross between a low palmitate (16∶0) line and a high‐stearate (18∶0) parent. The RIL population was field‐tested across three environments over 2 yr. A combined ANOVA for FA composition was conducted to determine the year and location effects on the expression of FA alleles in this material. The results indicated that linolenic (18∶3) level was most vulnerable to the environmental changes. Year effects accounted for a greater amount of variance than location effects for 16∶0, 18∶0, and 18∶1, whereas location effects were more important than year effects for the relative amounts of 18∶2 and 18∶3. Genotype × environment (year, location) interaction effects were significant for the relative amounts of all five FA according to the combined ANOVA. Our results indicated that the extreme minimum daily temperatures during September seed fill period, rather than the means or the maximum temperature, may be responsible for the ratio of saturated vs. unsaturated FA in soybean oil.
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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 ».