Screening of Cotton Genotypes for Protein Content, Oil and Fatty Acid Composition
Notice bibliographique
Résumé
The increase in the population at the global level necessitates to explore promising approaches to increase food supply, including protein and oil, to meet the needs of the people. Cotton is one of the most important oil producing crops and cottonseed meal provides important protein nutrients as animal feed. However, information on the genetic basis of cottonseed oil and protein contents is lacking. In this study; protein contents, oil and fatty acid composition of 124 cotton genotypes were observed for developing new cultivars. Accelerated Solvent Extraction method used for determining fat ratio; Gas Chromatography employed for fatty acid analysis while protein contents were analyzed by Kjeldahl method. Average crude oil 31.0%, total fat contents varied from 23.11 to 37.70% while mean protein content 38.0% were observed among genotypes. The dominating fatty acids included linoleic acid, palmitic acid and oleic acid (46.91, 25.73 and 20.21%) respectively, while linolenic acid (0.13%), r-linolenic (0.33%), palmitoleic acid (0.64%), myristic acid (0.88%), nervonic acid (1%) and stearic acid (2.38%) had variations in fatty acid contents. Frequency distribution of the parameters showed a normal distribution and differences among genotypes for the traits studied were statistically highly significant. Prinicipal component analysis showed a complex opposite relationship with a total protein and oil contents. Genotypes; Fantom for protein, Cirpan 60 for total crude oil, Stoneville 468 and YB195 for higher amount of fatty acids especially oleic acid; can be used for improvement of cottonseed quality in breeding 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».