Morpho-Agronomic and Biochemical Characterization of Accessions of Tiger Nut (Cyperus esculentus) Grown in the North Temperate Zone of China
Notice bibliographique
Résumé
L.) has recently attracted increasing interest from scientific and technological communities because of its potential for serving as additional source of food, oil, and feed. The present study reports morphology and biochemical characterization of 42 tiger nut accessions collected from China and other counties performed in the 2020 and 2021 growing seasons at Nongan, Jilin Province. Assessment of variability of 14 agronomic traits including plant height, maturation, leaf width, tilling number, color, size, and shape: 100-tuber weight showed a wide range of phenotypic variation. The color, size, and shape and maturation of the tubers, as well as the leaf width, were the most distinct characteristics describing variation among the accessions. Compositional analyses of major nutritional components of the tubers reveals that this crop could be a source of high-value proteins, fatty acids, and carbohydrates. Specifically, tiger nut tubers contained high levels of starch, oil, and sugars, and significant amounts of fiber, Ca, P, and Na. Furthermore, the tubers appeared to be a good source of proteins as they contain 16 amino acids, including the essential ones. Amino acid profiles were dominated by aspartic acid followed by glutamic acid, leucine, alanine, and arginine. Overall, these results demonstrated that tiger nut is well adapted to the temperature and light conditions in the north temperate zone of China, even with a shorter growth season. The tiger nut accessions collected here exhibited wide variations for agronomical and biochemical traits, suggesting potential for potential for breeding improvement by maximizing the fresh tuber and grass yield based on the optimal selection of genetic characteristics in climate and soil conditions of northern China.
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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 | 0,000 | 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 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 ».