Influence of Genotype and Environment on Wheat Grain Fructan Content
Notice bibliographique
Résumé
Fructans are naturally occurring plant polymers composed of fructose molecules. Approximately 15% of flowering plant species contain fructans, including wheat ( Triticum aestivum L.). Fructans serve as carbon stores in plants and exhibit potentially beneficial effects on human health. The main objectives of this study were to examine the effects of genotype and environment on winter wheat grain fructan content and to assess the feasibility of using genomic selection for grain fructan content. Total grain fructan content was determined for 288 winter wheat genotypes grown across 2 yr at three locations each year. Observed variation in wheat grain fructan content was significantly influenced by genotype, environment, and genotype × environment interactions. The high genetic correlation, small impact of genotype × environment interactions on genomic predictability, and lack of significant hits in a genome‐wide association study suggest that genomic selection is a suitable tool in breeding for wheat grain fructan content. The results of this study will be useful for implementing recurrent genomic selection in winter wheat and guiding future decisions regarding breeding methodologies for total fructan content in wheat. This study provides a deeper understanding of the effects of genotype, environment, and genotype × environment interaction on fructan content, which will have implications for breeders seeking to develop nutritionally improved, climate‐resilient wheat cultivars.
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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 | 0,001 |
| 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 ».