Endogenic Phenolic Compounds of Barley as Potential Biomarkers Related to Grain Mycotoxin Production and Cultivar Selection
Notice bibliographique
Résumé
Schwabe. Several mycotoxins are produced by FHB infection, and deoxynivalenol (DON) is one of them responsible for the deterioration of grain quality. The current limited number of reliable molecular markers makes the development of FHB-resistant cultivars rather difficult and laborious. Moreover, there is a limited number of designed specific biomarkers that could distinguish the FHB resistance and mycotoxin accumulation in barley cultivars. This study investigated the phenolic compounds of ten different Canadian barley cultivars, grown in artificially FHB-infected and non-infected field trials. The enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to assess the presence of DON in the harvested infected grains of each tested variety. High-performance liquid chromatography (HPLC) analysis was performed using both infected and non-infected samples. We identified differences among cultivars tested in non-infected samples through quantitative analysis of free and bound phenolic compounds. The resistant cultivars showed higher amounts of major bound phenolic compounds compared to the susceptible check CDC Bold. Additionally, the FHB-infected cultivars produced significantly higher amounts of sinapic acid (SIN) () and catechin (CAT) in the soluble free form of phenolics in barley compared to the non-infected subjects. This study suggests that phenolic compounds in barley could allow barley breeders to precisely identify and develop FHB-resistant barley germplasm and cultivars.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».