Characterization of monoclonal antibodies specific to wheat glutenin subunits and their correlation with quality parameters
Notice bibliographique
Résumé
Immunochemical methods are very useful in predicting the quality of wheat and differentiating alleles. In order to prepare appropriate monoclonal antibodies, HMW-GS 1Bx13 and 1By16 from spelt wheat were used as antigens to immunize BALB/C mice. Four monoclonal antibodies (mAbs) were obtained and designated 24231, 24245, 14588 and 14587, respectively. Results of Western blot showed that mAbs 24231 and 24245 prepared against 1Bx13 bound only to LMW-GS. The mAb 14588 prepared against 1By16 bound strongly to LMW-GS, but weakly to 1By and some 1Dy type HMW-GS. The mAb 14587 prepared against 1By16 bound only to 1Dx HMW-GS. The results of indirect ELISA and statistical analysis showed that correlations between mAb 24231 and development time and stability were significantly (P < 0.05) and highly significantly (P < 0.01) negative, respectively, whereas those of mAb 24245 with development time and extensibility were highly significantly (P < 0.01) and significantly (P < 0.05) negative, respectively. Significantly (P < 0.05) and highly significantly (P < 0.01) positive correlations were observed between mAb 14588 and stability and development time. Mean differential binding of mAb 14587 with 1Dx5t and 1Dx2t subunits from Aegilops tauschii was highly significant (P < 0.01), suggesting that ELISA could potentially be used as an effective screening tool during direct genetic transfer of desirable glutenin subunits from Aegilops tauschii to hexaploid wheat. Key words: Glutenin subunits, monoclonal antibodies, ELISA, wheat quality
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».