Improvement in the nutraceutical properties of fenugreek (Trigonella foenum-graecum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Fenugreek (Trigonella foenum-graecum L.) leaves and seeds have been used extensively for medicinal purposes. Fenugreek seed is known to exhibit anti-diabetic and anti-nociceptive properties and effects such as hypocholesterolaemic, anti-cancer and thyroxine-induced hyperglycaemia. Our research objectives have been to identify the chemical constituent(s) responsible for the health effects in human and to develop a strategy for improving these constituents in fenugreek plants. We have observed considerable variability among fenugreek genotypes. They differ in morphology, growth habit, biomass and seed production capability. Chemical constituents of the seed, e.g. saponins, fibre, protein, amino acids and fatty acid contents also differ markedly. This variability is most often overlooked or underestimated in clinical trials. Our research suggests that the genetic variability and the genotype by environmental interaction will play a significant role when the crop is used by the nutraceutical industry in Canada where high quality seed production is at present difficult. Our multi-disciplinary approach aims at understanding the processes involved in the genetic improvement of fenugreek and use the new knowledge to improve the crop. We have developed a fenugreek cultivar "Tristar" for western Canada that can produce very high quality forage and will now concentrate on producing cultivars having improved nutraceutical value. Our research results indicate that the variability for important traits in fenugreek have a genetic base, making selection for improved levels of these traits possible.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».