Comparative Analysis of the Metabolic Profiles of Yellow- versus Black-Seeded Rapeseed Using UPLC–HESI–MS/MS and Transcriptome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The high levels of secondary metabolites in rapeseed play important roles in determining the oil quality and feeding value. Here, we characterized the metabolic profiles in seeds of various yellow- and black-seeded rapeseed accessions. Two hundred and forty-eight features were characterized, including 31 phenolic acids, 54 flavonoids, 24 glucosinolates, 65 lipid compounds, and 74 other polar compounds. The most abundant phenolic acids and various flavonoids (epicatechin, isorhamnetin, kaempferol, quercetin, and their derivatives) were widely detected and showed significant differences in distribution between the yellow- and black-seeded rapeseed. Furthermore, the related genes (e.g., BnTT3, BnTT18, BnTT10, BnTT12, and BnBAN ) involved in the proanthocyanidin pathway had lower expression levels in yellow-seeded rapeseed, strongly suggesting that the seed coat color could be mainly determined by the levels of epicatechin and their derivatives. These results improve our understanding of the primary constituents of rapeseed and lay the foundation for breeding novel varieties with a high nutritional value.
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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 ».