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Enregistrement W4413989356 · doi:10.3390/plants14172766

Profiling Environmental Variations in Condensed Tannins and Other Metabolites of Birdsfoot Trefoil (Lotus corniculatus L.) Genotypes

2025· article· en· W4413989356 sur OpenAlexafffundabout
Solihu Kayode Sakariyahu, Tim McDowell, Justin B. Renaud, Y. A. Papadopoulos, Kathleen Glover, Rebecca Brown, Michael D. Peel, Heathcliffe Riday, Susanne E. Kohalmi, Abdelali Hannoufa

Notice bibliographique

RevuePlants · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBeef Cattle Research Council
Mots-clésLotus corniculatusTrefoilProanthocyanidinLotusGenotypeBiologyBotanyChemistryAgronomyBiochemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L., also known as birdsfoot trefoil (BFT), is a perennial, non-bloating, temperate forage legume widely grown due to its accumulation of high levels of condensed tannins (CTs) in foliage. However, variations in the CT levels and other plant metabolites in BFT genotypes in response to environmental and yearly factors under field conditions remain largely unexplored. Here, we combine conventional CT quantification and metabolome profiling with high-resolution liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) to understand how environmental factors impact CT and other metabolite profiles. Eight BFT genotypes grown in Kentville, Canada, and Rhode Island and Utah in the United States were investigated, revealing significant genotypic variations in soluble CT contents. The global metabolome profiles of the eight BFT genotypes clustered predominantly based on geographical location. These results demonstrate that geographical location strongly influences CT accumulation and metabolome composition, offering potential for selecting genotypes adapted to specific environments. Our findings provide an opportunity for targeted breeding strategies to optimize CT levels, improve forage quality, and enhance stress resilience in birdsfoot trefoil.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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