Lentils (Lens culinaris Medikus Subspecies culinaris): A Whole Food for Increased Iron and Zinc Intake
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient malnutrition, the hidden hunger, affects more than 40% of the world's population, and a majority of them are in South and South East Asia and Africa. This study was carried out to determine the potential for iron (Fe) and zinc (Zn) biofortification of lentils ( Lens culinaris Medikus subsp. culinaris ) to improve human nutrition. Lentils are a common and quick-cooking nutritious staple pulse in many developing countries. We analyzed the total Fe and Zn concentrations of 19 lentil genotypes grown at eight locations for 2 years in Saskatchewan, Canada. It was observed that some genetic variation exists for Fe and Zn concentrations among the lentil lines tested. The total Fe and Zn concentrations ranged from 73 to 90 mg of Fe kg(-1) and from 44 to 54 mg of Zn kg(-1). The calculated percentages of the recommended daily allowance (RDA) for Fe and Zn were within the RDA ranges from a 100 g serving of dry lentils. Broad-sense heritability estimates for Fe and Zn concentrations in lentil seed were 64 and 68%, respectively. It was concluded that lentils have great potential as a whole food source of Fe and Zn for people affected by these nutrient deficiencies. This is the first report on the genetic basis for Fe and Zn micronutrient content in lentils. These results provide some understanding of the genetic basis of Fe and Zn concentrations and will allow for the development of potential strategies for genetic biofortification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle