Seed Mineral Composition and Protein Content of Faba Beans (Vicia faba L.) with Contrasting Tannin Contents
Notice bibliographique
Résumé
Two-thirds of the world’s population are at risk of deficiency in one or more essential mineral elements. The high concentrations of essential mineral elements in pulse seeds are fundamentally important to human and animal nutrition. In this study, seeds of 25 genotypes of faba bean (12 low-tannin and 13 normal-tannin genotypes) were evaluated for mineral nutrients and protein content in three locations in Western Canada during 2016–2017. Seed mineral concentrations were examined by Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) and the protein content was determined by Near-Infrared (NIR) spectroscopy. Location and year (site-year) effects were significant for all studied minerals, with less effect for calcium (Ca) and protein content. Genotype by environment interactions were found to be small for magnesium (Mg), cobalt (Co), Ca, zinc (Zn), and protein content. Higher seed concentrations of Ca, manganese (Mn), Mg, and cadmium (Cd) were observed for low-tannin genotypes compared to tannin-containing genotypes. The protein content was 1.9% higher in low-tannin compared to tannin-containing genotypes. The high estimated heritability for concentrations of seed Mg, Ca, Mn, potassium (K), sulphur (S), and protein content in this species suggests that genetic improvement is possible for mineral elements.
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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) | 0,000 | 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 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 ».