Analysis of the oil and its fatty acids percentage of the seed of 48 safflower accessions
Notice bibliographique
Résumé
Oil and its fatty acids percentage of the seeds of 48 safflower accessions,including Chuanhong1,Jianyanghonghua and some other safflower accessions from 32 countries were measured.The correlation relationship between the oil percentage and different agronomy characters,between the fatty acids percentage and different agronomy characters,between the oil percentage and different fatty acids percentage were analyzed.The results indicated that PI559909 from Canada and PI253529 from France were excellent at oil percentage,with the percentage of 32.68 % and 31.60 % respectively.PI559909 from Canada and PI253518 from Austria had the highest linoleic acid percentage,which reached 83.79 % and 81.67 %,respectively.PI401479 from Bengal had the highest oleic acid percentage(53.10 %).Considering seeds yield per plant,oil percentage,linoleic acid percentage and oleic acid percentage,PI559909 from Canada and PI312275 from Hungarian were the excellent.The results also showed the negative simple and partial correlation coefficient between plant height and oil percentage was significant at 0.01 level,significant at 0.05 level between blooming time and oil percentage,significant at 0.05 level between palm acid percentage and oil percentage.The negative simple and partial correlation coefficient was significant at 0.05 level between oleic acid percentage and plant height.The negative simple and partial correlation coefficient was significant at 0.01 level between linoleic acid and oleic acid percentage.The positive simple and partial correlation coefficient was significant at 0.01 level between linoleic acid and palm acid percent.The positive partial correlation coefficient was significant at 0.05 level between oleic acid and palm acid percentage.
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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 ».