Effect of High Night Temperature During Grain Filling on Amyloplast Development and Grain Quality in Japonica Rice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT High‐quality japonica rices Yujing 6 and Fangxin 4 were cultured under ambient night temperature (ANT, 19.7°C) and high night temperature (HNT, 26.7°C) in a greenhouse for the analysis of amyloplast development and grain quality during the grain‐filling stage. Results indicated that the HNT treatment had distinct effects on the grain‐filling rate of Yujing 6 and Fangxin 4 1–10 days after anthesis. HNT increased the rate of grain filling by 9.89–40.45% and decreased the accumulation of grain‐filling matter, resulting in inferior appearance and poor milling qualities (e.g., brown rice rate, milled rice rate, head rice rate, imperfect rice rate, chalky rice rate, and chalkiness degree). Results from a rapid viscosity analyzer showed that the HNT treatment decreased the paste viscosity, depending on the rice cultivar. Differential scanning calorimetry results indicated that the gelatinization temperatures of HNT such as onset temperature, peak temperature, and final temperature were all significantly higher than those of ANT. However, HNT had no distinct effects on the X‐ray diffraction pattern of rice starch.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».