Genotype and Growing Environment Interaction Shows a Positive Correlation between Substrates of Raffinose Family Oligosaccharides (RFO) Biosynthesis and Their Accumulation in Chickpea (Cicer arietinum L.) Seeds
Notice bibliographique
Résumé
To develop genetic improvement strategies to modulate raffinose family oligosaccharides (RFO) concentration in chickpea ( Cicer arietinum L.) seeds, RFO and their precursor concentrations were analyzed in 171 chickpea genotypes from diverse geographical origins. The genotypes were grown in replicated trials over two years in the field (Patancheru, India) and in the greenhouse (Saskatoon, Canada). Analysis of variance revealed a significant impact of genotype, environment, and their interaction on RFO concentration in chickpea seeds. Total RFO concentration ranged from 1.58 to 5.31 mmol/100 g and from 2.11 to 5.83 mmol/100 g in desi and kabuli genotypes, respectively. Sucrose (0.60-3.59 g/100 g) and stachyose (0.18-2.38 g/100 g) were distinguished as the major soluble sugar and RFO, respectively. Correlation analysis revealed a significant positive correlation between substrate and product concentration in RFO biosynthesis. In chickpea seeds, raffinose, stachyose, and verbascose showed a moderate broad sense heritability (0.25-0.56), suggesting the use of a multilocation trials based approach in chickpea seed quality improvement programs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».