Composition and correlation between major seed constituents in selected lentil (<i>Lens culinaris.</i> Medik) genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Tahir, M., Lindeboom, N., Båga, M., Vandenberg, A. and Chibbar, R. N. 2011. Composition and correlation between major seed constituents in selected lentil ( Lens culinaris Medik.) genotypes. Can. J. Plant Sci. 91: 825–835. Development of lentil cultivars with increased seed amylose, protein and reduced concentration of anti-nutritional constituents are desired from the perspectives of lentil utilization and human health. In selected lentil genotypes, we studied seed weight, seed coat weight and color, seed composition and the association between major quality traits. Significant (P ≤ 0.05) variation existed for all traits except seed coat weight. The starch and protein concentrations ranged from 39.4 to 45.3 g and from 23.8 to 29.3 g 100 g−1 flour DM whereas the amylose concentration ranged from 29.8 to 34.0 g 100 g−1 starch. Glucose, sucrose and raffinose family oligosaccharides (RFO) concentrations of lentil genotypes ranged from 0.04 to 0.08 g, from 0.7 to 2.4 g, and from 4.6 to 6.6 mmoles 100 g−1 flour DM, respectively. Raffinose, stachyose and verbascose concentrations varied from 1.6 to 2.4 g, from 1.7 to 2.9 g, and from 1.2 to 1.9 g 100 g−1 flour DM, respectively. A significant (P ≤ 0.05) positive correlation existed between 1000-seed weight and starch, 1000-seed weight and RFO and sucrose concentration. Similarly, a significant (P ≤ 0 .05) negative correlation was found between starch and protein concentration, 1000-seed weight and protein concentration, and 1000-seed weight and amylose concentration. The lack of a significant correlation between RFO and other quality traits indicates that selection for low RFO concentration may not affect other important quality traits in lentil seeds.
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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 ».