Determination and Evaluation of Se-Rich High-Quality Rice Produced by Compound Nutrient Solution
Notice bibliographique
Résumé
Rice is one of the most important food crops in the world. Its biggest flaw is the low content of protein and essential amino acids, which severely limits its nutritional value. In order to produce high-quality rice with rich Se, we sprayed different concentrations of compound nutrient solution (containing Se (selenium), amino acid compound, zinc and boron) on the rice at different growth stages; and then determined the main nutrient content of their polished rice. The results showed that spraying low concentration compound nutrient solution (Each liter contained 20 mg of Se, 333 mg of complex amino acids, 33 mg of zinc and 33 mg of boron) to rice in the heading stage produced rice with the highest total starch and fat content and lower amylose content. Spraying high concentration compound nutrient solution to rice during the filling stage produced rice with the highest Se content. Multiple sprays of compound nutrient solution produced rice with low protein and low starch. Spraying low concentration compound nutrient solution on rice in milky stage significantly increased the content of protein, total starch, fat, all essential amino acids (Lysine increased by more than 57%), amylopectin and Se in rice; significantly reduced amylose content; significantly improved the nutritional value and taste quality of rice. The conclusion is that spraying low concentration compound nutrient solution on rice in the milky stage can produce rice with the highest content of protein and essential amino acids, higher content of total starch, fat and Se, and the lowest amylose content; significantly improve the nutritional value and taste quality of rice. The technical solution can comprehensively and effectively improve the nutritional value and flavor quality of rice, and has great development and application value.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».