Effects of genotype and temperature on accumulation of plant secondary metabolites in Canadian and Australian wheat grown under controlled environments
Notice bibliographique
Résumé
Predictions of global increased temperature are for 1.8-4 °C by 2100. Increased temperature as an abiotic stress may exert a considerable influence on the levels of secondary metabolites in plants. These secondary metabolites may possibly exert biological activities beneficial in prevention or treatment of disorders linked to oxidative stress in human. Wheat secondary compounds in three Canadian and three Australian genotypes grown under controlled environments, in which the only changing parameter was temperature, were investigated. Kennedy and AC Navigator contained the highest amount of total phenolic acids among Australian and Canadian wheat genotypes, respectively. The total phenolic acids and total flavonoid contents of wheat genotypes increased following the increase of the growing temperature. In all the wheat genotypes, regardless of their growing temperatures, linoleic acid (C18:2n6) was measured as the main fatty acid. Significant increases in palmitic acid (C16:0) and oleic acid (C18:1n9) and significant decreases in linoleic acid (C18:2n6) and linolenic acid (C18:3n3) were observed at increased of growing temperature for all wheat genotypes. Growing temperature decreased campesterol content of wheat genotypes. Genotype and growing temperature significantly shifted the production of wheat secondary metabolites. This information might be used as a guide for breeding wheat varieties with higher antioxidant properties.
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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) | 0,000 | 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 ».