Protein Structural Features in Winter Wheat: Benchmarking Diversity in Ontario Hard and Soft Winter Wheat
Notice bibliographique
Résumé
A set of 32 winter wheat lines and varieties was selected to benchmark Ontario winter wheat as a first step toward improving quality. Protein secondary structure, total and accessible thiols, rheological properties, gluten aggregation kinetics, and network forming capabilities of different polymers were determined for each wheat line. Results revealed that there were statistically significant differences among the lines selected ( P < 0.05). The differences between hard and soft wheat classes were not as large as would be expected, however, despite the range of quality parameters measured. Benchmarks revealed that several soft wheat lines outperformed hard wheat lines in standard breadmaking quality measures. Protein conformation changed significantly as the moisture content of the samples increased to mimic different model product systems: flour, dough, and batter. The conformation of the flour samples exhibited different patterns between hard and soft wheat classes, although these differences became narrower in the dough and batter states. Principal component analysis (PCA) factors included most quality parameters measured, with the notable exceptions of solvent retention capacity tests and total thiols. Protein conformation and accessible thiols were significant PCA factors that tended to override the rheological measures of quality they represented, suggesting that protein secondary structure and disulfide bonding patterns are fundamental aspects of rheological quality measures.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».