Exploring natural variation in seed oil traits across the global germplasm of the oilseed crop, Carthamus tinctorius L. (Safflower) using near-infrared reflectance spectroscopy and gas chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Safflower is a drought-resilient crop with seed-oil rich in unsaturated linoleic and oleic acids . However, the low oil content has deterred its adoption as a major oilseed . We profiled a global collection of 1497 safflower accessions from twelve regional gene pools for their seed-oil content and fatty-acid composition. Oil content was estimated using the non-destructive Near-Infrared Reflectance Spectroscopy method based on a newly calibrated equation. Our findings highlight significant variability in the global reference collection for oil content, which ranged from 11.24 % to 59.16 %. The robustness of our calibrated equation was demonstrated by the strong correlation between datasets from two years (0.68 %). Furthermore, germplasm evaluation for fatty acid composition using gas chromatography revealed substantial diversity in linoleic (8.22–87.27 %) and oleic acid (6.98–85.84 %) content of safflower seeds . Collectively, accessions from USA and Indian subcontinent gene pools exhibited greatest variability in seed oil traits. In total, we identified eight accessions with very high oil content (>50 %), four accessions with high oil content (>40 %) coupled with desirable oleic acid (>75 %). The present work will aid safflower breeding programs.
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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 | 0,003 |
| 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 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 ».