Calidad de la proteína de las leguminosas grano: un tema candente
Notice bibliographique
Résumé
Las leguminosas grano tienen un alto potencial en alimentación humana y animal siendo una importante fuente de proteínas así como de otros compuestos beneficiosos para la nutrición y salud. La proteína es uno de los ingredientes más demandados y las leguminosas grano son una delas fuentes más sostenible de proteína. Sin embargo, no todas las leguminosas grano son igual de nutritivas, variando la calidad con la composición de aminoácidos y su digestibilidad. En este artículo revisaremos los conceptos de calidad de la proteína y discutiremos las posibilidades de mejora genética. Para abordar con éxito la mejora de la calidad de la proteína será de gran ayuda disponer de bases de datos con los perfiles de aminoácidos y de digestibilidad, así como de información cuantitativa sobre los compuestos bioactivos que reducen la digestibilidad, todo ello unido a métodos fiables para su evaluación. El desarrollo de variedades de leguminosas con una proteína de mayor calidad, más ajustadas a las necesidades tanto humanas como del ganado, permitirá una mayor eficiencia nutritiva, reduciendo el contenido de proteína en la dieta y los costes asociados, así como la excreción de nitrógeno, disminuyendo el impacto medioambiental.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».