Soybean seed protein content is lower but protein quality is higher in Western Canada compared with Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Low seed protein content in soybeans [ Glycine max (L.) Merr.] grown in Western Canada can result in soybean meal that does not meet the 48% protein standard. The objectives of this study were to quantify seed composition, agronomic differences between Eastern and Western Canada-grown soybeans, and to determine the yield cost of raising Western soybean protein. Twenty high-to-low protein, including one non-nodulating, genotypes were grown at two locations in Eastern Canada, and eight locations in Western Canada from 2018 to 2021 to determine seed protein, seed composition, and agronomic traits. Over all environments, genotype seed protein ranged from 36.8% to 46.9% with 35.0% for the non-nodulating line. Average seed protein was significantly higher in Eastern Canada (41.6%) compared with Eastern Prairie (39.3%) and Prairie sites (39.7%). There are not separate east–west mega-environments for seed protein in Canada; a high protein genotype is high protein across Canada. With an increase of seed protein by 1%, seed yield dropped by 45.3 kg ha −1 in Eastern Canada, 53.1 kg ha −1 in the Eastern Prairie, and 78.4 kg ha −1 in Prairie sites. In Western Canada, plants were taller but lower yielding with fewer and smaller seeds, and produced lower fixed nitrogen protein yield compared with Eastern Canada. Seed protein quality, quantified with the 11S:7S ratio, was higher in Western Canada compared with Eastern Canada. Plant breeders and growers may need to select higher protein genotypes at the cost of lower yield, if the soybean industry is unable to exploit the protein quality advantage in Western Canada.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».