MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215860057 · doi:10.1002/fes3.339

Genetic variation in transcriptional regulation of wheat seed starch content and its conversion to bioethanol

2021· article· en· W3215860057 sur OpenAlexafffund
Shalini Mukherjee, Murali Krishna Koramutla, David B. Levin, Belay T. Ayele

Notice bibliographique

RevueFood and Energy Security · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStarchEndospermBiofuelFermentationFood scienceBiologyAgronomyBotanyChemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Starch deposited in the endosperm of cereal seeds serves as a source of food and animal feed, and as a substrate for bioethanol production. To gain insights into the molecular mechanisms underlying genetic variation in seed size and seed starch content, this study investigated transcriptional regulation of starch biosynthesis genes during seed filling in two wheat genotypes that exhibit contrasting phenotype in seed size. Our data showed that variation in starch accumulation during seed filling is closely associated with modulations in the expression patterns of specific starch biosynthesis genes including TaAGPL1, TaAGPS2, TaGBSSI, TaSSI, TaSSIV, TaSBEIIa, TaISA1, and TaISA3, as well as alterations in the activity of AGPase, GBSS, and SS enzymes. Consistently, the genotype that produces larger seeds that are characterized by a higher seed starch content generated higher amounts of fermentable sugars and bioethanol before and after fermentation, respectively. Since the amount of phenol per seed dry weight is higher in the genotype that produces smaller seeds, the prevalence of lower starch to bioethanol conversion efficiency in this genotype, despite the higher amount of glucose generated per bioavailable starch, suggests that the phenolic compounds interfere with the fermentation process and thereby affecting the bioethanol yield.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood and Energy SecurityMême sujetFood composition and propertiesTravaux en français237 207