Growth Region Impacts Cell Wall Properties and Hard-to-Cook Phenotype of Canned Navy Beans (Phaseolus vulgaris)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cellular mechanisms underpinning the hard-to-cook phenomenon are poorly understood. Navy beans (Phaseolus vulgaris) from the same cultivar but grown in different regions of North America showed different canning characteristics. Up to 46.4% more force was required to disrupt hard beans (HB) grown in Ontario compared with soft beans (SB) grown in Manitoba. HB absorbed 12.5% and 14.7% less water during blanching and canning, respectively. Microscopic assessment revealed that canning led to swelling of middle lamella and cell walls, but preservation of cell adhesion in both types of beans. Immunofluorescence microscopy showed reduced labelling of methyl-esterified homogalacturonan (HG) and more non-methyl-esterified HG and arabinan epitopes in HB. Compositional analysis indicated that the polysaccharides from HB were less water soluble and enriched in neutral sugars, including 46.5% more arabinose and 51.8% more galactose than in SB. ELISA analysis of polymers in the canning medium supported the increased solubility of cell wall polymers in SB. In the same cultivar, growth region affects cell wall properties with consequences for processing, eating and nutritional quality.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».