Fatty Acids and Sugars in Lablab Seed Produced in Virginia (A Non-traditional Location)
Notice bibliographique
Résumé
Lablab [Lablab purpureus (L.) Sweet], a relatively unknown crop in the United States of America, is understood to be adapted to Southern USA. Even though, previous studies conducted in Virginia have indicated that Lablab can be produced in Virginia as a forage crop, composition of lablab seed produced in Virginia is unknown. To alleviate this limitation, seeds of seventeen lablab lines from a replicated field study, that was conducted for two years, were analyzed for concentrations of fatty acids and sugars. Results indicated that genotypes had mostly significant effects on concentrations of fatty acids and sugars. Prominent fatty acids in lablab seeds, grown in Virginia (USA), were linoleic (53.5%), palmitic (15.8%), and linolenic (14.1%). Mean saturated and total unsaturated fatty acids in lablab seeds were 22.2 and 77.6%, respectively. Mean concentrations of sucrose, fructose, and glucose concentrations in lablab seed were 1.45, 0.42, and 0.78 g per 100 g meal. Mean concentrations of total non-nutritive sugars (Raffinose+Stachyose+Verbascose) in lablab seed were 4.96 g per 100 g meal. Correlations between several nutritional quality traits in lablab seed were observed to be significant. A comparison of nutritional quality of lablab seed with literature values of black bean, navy bean, kidney bean, pinto bean, and pea indicated that lablab has potential as a new food legume for United States of America.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».