Genetic and Environmental Effects on Fatty Acid Composition in Soybeans with Potential Use in the Automotive Industry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Environmental effects on quantitative traits such as seed oil fatty acid composition in soybean [ Glycine max (L.) Merrill] can significantly affect the performance of a given genotype when exposed to varying growing conditions. High linoleic acid oils have the potential to be used as raw materials for the production of polyols and polyurethane that can be used in the automotive industry. The objectives of this study were (i) to determine the sources of variation affecting seed oil fatty acids profiles and (ii) to evaluate stability of soybean genotypes with different fatty acids across different environments. Fifty‐six soybean genotypes with altered fatty acid composition selected from two recombinant inbred line populations segregating for saturated and linoleic acids were used along with commercial high yielding cultivars. All genotypes were evaluated in southwestern Ontario, Canada, at three locations in 2008 and two locations in 2009, and data was collected for fatty acid composition as well as other seed and agronomic traits. Combined analysis of variances showed significant location and genotype × location effects for stearic and oleic acids. Genotype × environment effect was significant for unsaturated fatty acids plus seed oil and protein concentrations. The effect of genotype × year was significant for unsaturated fatty acids. Stability analyses using Francis and Kannenberg's mean coefficient of variation stability, Shukla's stability variance statistic (σ 2 ), and Lin and Binns cultivar superiority measure identified genotypes E‐49 and E‐14 as being superior for high linoleic and low saturated fatty acids oil production for potential use in the automotive industry.
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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 ».