Ознакова колекція сочевиці (Lens culinaris Medik.) за харчовою цінністю насіння
Notice bibliographique
Résumé
The study purpose was to summarize and analyze multi-year data on the nutritional quality of lentil (Lens culinaris Medik.) accessions from the basic collection of the National Center for Plant Genetic Resources of Ukraine (NCPGRU). Materials and methods. In 1992–2018, 555 accessions of the NCPGRU’s basic collection of lentils were studied. Lens culinaris Medik. accessions were represented by two subspecies: subsp. microsperma and subsp. macrosperma. The collection accessions of lentils were investigated and morphologically described; they were grouped by economic and biological features according to the Classifier of the genus Lens L. The protein content in seeds was determined by the Kjeldahl digestion in the Laboratory of Genetics, Biotechnology and Quality of the Plant Production Institute nd. a. VYa Yuriev NAAS. Results and discussion. The nutritional parameters of lentil seeds were evaluated in the full ripeness phase: protein content, cooking time, palatability, colors of cotyledons and seed coat, resistance to infuscation, and seed size. As to the protein content in seeds, the collection includes the following accessions: with a very high protein content (>30%) – one reference accession UD0600398 (Ukraine) with the protein content of 30.34%; with high protein content (29-30%) – 26 accessions; with medium protein content (26–28%) – 55 accessions; with low protein content (20–25%) – 79 accessions. As to the cooking boiling rate, the collection includes 154 accessions: with a very good rate (< 40 minutes) – 45 accessions; with a good rate (40–60 minutes) – 89 accessions; with a medium rate (61–80 minutes) – 20 accessions. Reference accessions for various levels of lentil palatability were distinguished and included in the collection: very low palatability (3 points) – LUG 330/04 (Ukraine); low palatability (5 points) – 1743 T 19 (Canada); high palatability (7 points) – Miledi, (Russia). The seed appearance is an important aspect of the market value of food lentils: the seed coat color, cotyledon color, resistance to infuscation. The accessions were grouped by cotyledon color as follows: yellow – 87 accessions; hot-yellow – 67 accessions; green – 6 accessions. In accordance with the Classifier of the genus Lens, there are currently eight types of the seed coat pigmentation; their references are listed below: white – LUG 45/09 (Ukraine); pink – LUG 116/09 (Ukraine); green – Zelenyy Chervonets (Ukraine); yellow-green – Krasnohradska 250 (Ukraine); gray – 1743 T 19 (Canada); gray-red – Elista (Slovakia); brown – UD0600444 (Ethiopia); and black – Beluga (Israel). Given the ability of the seed coat to infuscate, the reference accessions for this trait were chosen: infuscating – Krasnohradska 250 (Ukraine); non-infuscating – LUG 45/09 (Ukraine).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».