B vitamin quantification in lentil seed tissues using ultra-performance liquid chromatography-selected reaction monitoring mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lentils are an important source of macronutrients, including protein and fiber, as well as micronutrients such as vitamins and minerals, especially in a plant-based diet. Quantifying variation among genotypes, including wild germplasm, is desirable to better understand the genetics of differential B vitamins content for breeding of this trait and to understand their potential contributions to the lentil crop. We analyzed thirty-four cultivated and three wild genotypes for vitamins B1, B2, B3, B5, B6, B7, and B9. Seeds were assayed whole, and separated into cotyledons only, or seed coats only. Variation for all B vitamins was observed across the cultivars. Overall, cotyledons had higher concentrations of B1 and B3, while seed coats had higher concentrations of B2, B5, B6, and B9. Wild accessions had the highest concentrations of vitamin B9 and were also among the highest for vitamin B2. These results demonstrate the differential distribution of B vitamins across seed tissues and lentil genotypes, and that dehulling prior to consumption results in the loss of B vitamins otherwise available in whole seeds. They also indicate there is genetic variability which could be used to increase B-vitamin levels in lentil via breeding.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».