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Enregistrement W2060433765 · doi:10.2135/cropsci2014.05.0405

Black Barley as a Means of Mitigating Deoxynivalenol Contamination

2015· article· en· W2060433765 sur OpenAlexafffundabout
Thin Meiw Choo, B. Vigier, Marc E. Savard, Barbara A. Blackwell, Richard A. Martin, Junmei Wang, Jianming Yang, El‐Sayed M. Abdel‐Aal

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyHordeum vulgareMycotoxinInoculationHorticultureAgronomyCultivarFusariumPlant disease resistancePoaceaeBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fusarium head blight (FHB) is a destructive disease of barley ( Hordeum vulgare L.) in many countries. The disease can result in mycotoxin contamination such as deoxynivalenol (DON) in the grain. The objective of this study was to determine if black barley is more resistant to DON accumulation than yellow barley as the former contains a high level of phenolic compounds. In one experiment, 100 recombinant inbred lines (RILs) were derived from each of the two barley crosses: AC Klinck/CH9403‐2 and AC Legend/CH9403‐2 with half of them being black and the other half yellow. These lines along with their parents were evaluated for resistance to DON accumulation under natural infection conditions at Harrington (Prince Edward Island) for 3 yr (2005–2007). They were also evaluated for resistance to FHB incidence and DON accumulation under artificial inoculation conditions at Ottawa (Ontario) in 2005 and 2006 and at Hangzhou (China) in 2005–2006. Black RILs on average contained 17 to 59% less DON than yellow RILs under natural conditions in both crosses in two tests. Black RILs had 2 to 20% lower FHB incidence than yellow RILs in both crosses in two tests and contained 16 to 18% less DON in one test. In another experiment, 26 hulless accessions were evaluated at Ottawa in 2011 and 2012. Black accessions on average contained 53% less DON than the yellow accessions in 2012 and they contained 46% less DON when the DON data were combined over 2 yr. In conclusion, black barley can be used as a means of mitigating DON contamination.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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