Variability in oil content and fatty acid composition of Ethiopian and introduced cultivars of linseed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was undertaken to assess the variability in oil content, oil yield and fatty acid composition of 60 linseed cultivars and to identify suitable accessions for use in future breeding and development endeavours in Ethiopia. Mean oil contents ranged from 291 to 359 g kg −1 , while oil yields varied between 1443 and 3276 g m −2 . Exotic introductions, especially those from Canada such as CDC‐VG, had higher oil contents than the local cultivars. Thus the introduction of exotic materials should be given more emphasis through germplasm exchange programmes. Unsaturated fatty acids were the major components in the oils, varying significantly ( P < 0.01) from 859 to 906 g kg −1 , while minor saturated fatty acids were present at 84–119 g kg −1 . The contents of oleic, linoleic and linolenic acids were 148–293, 109–161 and 470–591 g kg −1 respectively. Although accessions with variable linolenic acid contents were identified, this variability was insufficient to develop genotypes with less than 20 g kg −1 linolenic acid for cooking oil through conventional crossing and selection methods. Hence mutation techniques and the introduction of exotic lines should be regarded as alternative approaches to obtain linseed genotypes with low linolenic acid contents. Copyright © 2004 Society of Chemical 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 | 0,001 | 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 ».