Gene Expression and Isoflavone Concentrations in Soybean Sprouts Treated with Chitosan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study was undertaken to investigate whether chitosan treatments of sprouts of three soybean [ Glycine max (L.) Merr.] cultivars (OAC Champion, AC Orford, and AC Proteina) can increase not only concentration of isoflavones in sprouts but also the transcript levels of genes and their subfamilies encoding enzymes at key points of the phenylpropanoid pathway (phenylalanine ammonia‐lyase [E.C. 4.3.1.5], chalcone synthase [E.C. 2.3.1.74], chalcone isomerase [E.C. 5.5.1.6], and chalcone reductase [E.C. 2.3.1.170]), and at a key branch‐point enzyme in isoflavone biosynthesis (isoflavone synthase [E.C. 1.14.13.86]). Chitosan effects on transcript levels of 14 genes differed depending on the cultivar as demonstrated by significant interactions ( P < 0.05) between soybean cultivar and chitosan treatment for all genes. For all cultivars, response to chitosan treatments varied significantly depending on the gene. Overall, the greatest response was observed with high molecular weight chitosan. Very‐low‐ and low‐isoflavone cultivars (i.e., AC Orford and OAC Champion) sometimes responded positively to chitosan treatments, while the high‐isoflavone cultivar (i.e., AC Proteina) responded only negatively to chitosan. Chitosan treatments had limited effect on isoflavone concentrations, only reducing glycitein in OAC Champion by 38%. No correlation was found between gene expression and isoflavone concentrations. Differences in isoflavone concentrations were observed between sprouts of the three cultivars; AC Proteina had the highest isoflavone concentration and AC Orford the lowest. Results indicate that although isoflavone concentration and gene expression varied with cultivar, chitosan treatment is not a viable option for increasing isoflavone content in sprouts of cultivars evaluated.
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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 | 0,000 |
| 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 ».