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Enregistrement W3039714957 · doi:10.1021/acs.jafc.9b07866

Do Faba Bean Genotypes Carrying Different Zero-Tannin Genes (<i>zt1</i> and <i>zt2</i>) Differ in Phenolic Profiles?

2020· article· en· W3039714957 sur OpenAlexafffund
Stefano Zanotto, Hamid Khazaeı, Fatma M. Elessawy, Albert Vandenberg, Randy W. Purves

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesInnovationsfondenWestern Grains Research FoundationMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésTanninCoatCondensed tanninProanthocyanidinLegumeBiologyGenotypeGenePhenolsPhenotypeFood scienceBotanyPolyphenolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faba bean is a cool season grain legume that produces seeds with a high protein content. Seed coat tannins limit its use in food and feed. A low-tannin phenotype is controlled by either of two unlinked recessive genes zt1 and zt2. Liquid chromatography–mass spectrometry was used to characterize phenolic profiles of seed coat and flower tissue of three faba bean genotypes: CDC Snowdrop (zt1 gene), Disco/2 (zt2 gene), and ILB 938/2 (tannin-containing). For both tissues, clear differences in phenolic profiles of ILB 938/2 were observed in comparison to both low-tannin lines. Although seed coat phenolic profiles of zt1 and zt2 genotypes were similar, distinct differences were evident in flower tissue, suggesting that the gene action results in some different end products of the phenolic biosynthetic pathway. These distinctive compounds could be used as biochemical markers to distinguish between low-tannin phenotypes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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