Genetic variability of seed yield and oil nutritional attributes in linseed dominated by biennial variation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Improving seed yield and oil quality of oilseed crops can aid in provision of a nutritious diet for humans. A worldwide collection of linseed was evaluated for seed yield (YLD), seed oil (OIL) and protein content (PRO), oil fatty acid composition, omega-3 to omega-6 ratio (ω3/ω6), total tocopherol content (TTC), and total phenolic content (TPC). At 2 years, higher temperature (~7%) and lower relative humidity (~16.6%) during the seed filling and maturity period (dryer condition) were correlated with significant decreases in YLD (~18%) and OIL (~4.5%), lower contents of linolenic acid (~13%) and TTC (9.8%), and lower ω3/ω6 ratio (~31%); oleic (~9%) and linoleic acid contents (~23%) and TPC (14.4%) increased. Correlation results demonstrated some significant associations among quantitative traits such as YLD, OIL, and thousand seed weight (TSW); however, the association of these traits with qualitative indices was mostly negative. Genotypes were classified irrespective of their geographical origin and independent of seed or flower colour. In this classification, a yellow-seeded Canadian group had the lowest ω3/ω6 ratio (~0.05), the highest seed yield and high TTC, whereas groups with the highest ω3/ω6 ratio (>3.0) had the lowest oil TTC and low to average seed yield. Results suggested that some brown-seeded Asian genotypes with high grain yield and oil potential, higher ω3/ω6 ratio, and other more stable oil quality indices are suitable to develop broadly adaptive varieties under the possible fluctuation of climatic factors. Other genetic groups could also be used for breeding programs with specific objectives.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle