Genetic parameters for fruit mineral content in an interspecific pear ( <i>Pyrus</i> spp.) population
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT There is a lack of data and information on mineral content in pear fruit and none on the genetic parameters related to these individual elements. The aim of this research was to report mineral composition of pear fruit and to determine the quantitative genetic parameters of mineral content in fruit from interspecific pear populations. There was a high genetic component involved in the accumulation of boron and aluminium in the fruit, with heritabilities of as much as 0.72. Iron had a positive genetic correlation with accumulation of zinc (0.72) and sulphur (0.71), while chromium had a negative correlation with nickel (−0.77), phosphorus (−0.70) and magnesium (−0.4) accumulation. Parents of the same origin (Asian or European) had similar estimated breeding values for total mineral content. Macro element mineral content of fruit was: 4% calcium, 13% phosphorus, 76% potassium, 5% magnesium and 2% sulphur and for micro element mineral content 39% boron, 12% iron, 8% zinc, 4% manganese, 7% copper, 0.4% chromium, 9% nickel and 21% aluminium.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».