Effectiveness and biochemical basis of wholemeal GlutoPeak test in predicting water absorption and gluten strength of Canadian hard red spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives To further improve the efficiency of GlutoPeak test for selecting water absorption and gluten strength in wheat breeding programs, this study was conducted to investigate the suitability and effectiveness of wholemeal as testing material by eliminating flour milling process which is often the bottleneck of quality evaluation throughput. Findings By analyzing forty‐four advanced wheat lines, strong correlations were found for wholemeal GlutoPeak parameters with conventional flour‐based farinograph absorption ( r = .82, p < .001) and stability ( r > .76, p < .001), and extensigraph R max ( r > .90, p < .001). The secondary structures of gluten proteins, collected at different mixing stages of GlutoPeak test, were examined using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The β‐turn structure increased significantly from partially developed to fully developed gluten, indicating its critical role in contributing to gluten viscoelasticity. Conclusions Without the preparation of refined flour, wholemeal GlutoPeak test can be a powerful tool for rapid and effective selection of key wheat quality traits. Significance and novelty This study demonstrated the effectiveness of wholemeal GlutoPeak test in screening key wheat quality parameters. The changes in gluten protein secondary structure during GlutoPeak test (refined flour or wholemeal) were demonstrated for the first time.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».