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Enregistrement W2343145535 · doi:10.1002/jsfa.7783

Natural variation of sucrose, glucose and fructose contents in Colombian genotypes of <i>Solanum tuberosum</i> Group Phureja at harvest

2016· article· en· W2343145535 sur OpenAlexafffund
Diana Duarte‐Delgado, Carlos Eduardo Ñústez López, Carlos‐Eduardo Narváez‐Cuenca, Luz‐Patricia Restrepo‐Sánchez, Sandra E. Melo, Felipe Sarmiento, Ajjamada C. Kushalappa, Teresa Mosquera

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesMinistry of Environment and Sustainable DevelopmentMinistry of EnvironmentInternational Development Research Centre
Mots-clésGermplasmFructoseSucroseSugarBiologySolanum tuberosumSolanumFood scienceHorticultureTraitBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Potato frying quality is a complex trait influenced by sugar content in tubers. Good frying quality requires low content of reducing sugars to avoid the formation of dark pigments. Solanum tuberosum Group Phureja is a valuable genetic resource for breeding and for genetic studies. The sugar content after harvest was analyzed in a germplasm collection of Group Phureja to contribute to the understanding of the natural variation of this trait. RESULTS: Sucrose, glucose and fructose genotypic mean values ranged from 6.39 to 29.48 g kg(-1) tuber dry weight (DW), from 0.46 to 28.04 g kg(-1) tuber DW and from 0.29 to 27.23 g kg(-1) tuber DW, respectively. Glucose/fructose and sucrose/reducing sugars ratios ranged from 1.01 to 6.67 mol mol(-1) and from 0.15 to 7.78 mol mol(-1) , respectively. Five clusters of genotypes were recognized, three of them with few genotypes and extreme phenotypic values. CONCLUSION: Sugar content showed a wide variation, representing the available variability useful for potato breeding. The results provide a quantitative approach to analyze the frying quality trait and are consistent with frying color. The analyzed germplasm presents extreme phenotypes, which will contribute to the understanding of the genetic basis of this trait. © 2016 The Authors. Journal of The Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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