Allele Mining of Exotic Maize Germplasm to Enhance Macular Carotenoids
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lutein and zeaxanthin are commonly referred to as the macular carotenoids, as they are localized to ocular tissues and their loss is associated with age‐related macular degeneration. Thirty‐four high‐carotenoid (HiC) lines exhibiting uniquely high concentrations of carotenoids resulted from allele mining of the Orange Flint race using traditional breeding techniques and visual selection for deep orange endosperm color. Total carotenoid concentrations of the HiC lines ranged from 50 to 101 μg g −1 dry weight (DW) with lutein and zeaxanthin concentrations as high as 66 and 65 μg g −1 DW, respectively, levels higher than reported in previous germplasm surveys. The HiC lines fall into three classes based on the accumulation of the major carotenoid: “high‐lutein,” “high‐zeaxanthin,” and “balanced.” Significant year effects were observed for carotenoid concentrations but not for profiles. During kernel development the pattern of carotenoid accumulation in the HiC lines did not appear to be different than in yellow corn belt dent lines. Collectively, the HiC lines represented only one y1 haplotype, 10 unique haplotypes of lcyE , and two unique haplotypes at crtRB1 Interestingly, previously identified diagnostic polymorphisms within lcyE did not appear to be useful in distinguishing between high‐lutein and high‐zeaxanthin HiC lines, and high β‐carotene levels were achieved despite the presence of a suboptimal crtRB1 allele. The HiC lines illustrate the utility of mining allelic variation from exotic sources coupled with the power of simple visual selection and the potential limitations of diagnostic polymorphisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».