Molecular and biochemical screening of Turkish durum wheat landraces for γ-gliadin and lmw-glutenin proteins associated with pasta-cooking quality
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, pasta-cooking quality has become an important issue in durum wheat breeding. Pasta-cooking quality of durum wheat has been shown to depend mainly on protein content and gluten properties. Gluten is a complex mixture of proteins composed of gliadins and glutenins. A strong correlation exists between certain ?-gliadin and/or LMW-glutenin proteins and the viscoelastic properties of gluten affecting al dente cooking quality of pasta goods. Of those proteins, ?-gliadin 45 and LMW-2 glutenin alleles are correlated with proper gluten strength and superior pasta-cooking quality, whereas ?-gliadin 42 and LMW-1 glutenin tend to provide weak gluten with reduced cooking quality. In this study, DNA and protein markers have been jointly used for the analysis of ?-gliadin and LMW-glutenin QTLs of Turkish local durum wheat cultivars (landraces) affecting pasta-cooking quality. For that purposes, 13 SSR, one STS and two GAG primers linked to Gli-B1 loci were used. Polymorphic relations of 28 Turkish durum wheat landraces with Canadian durum wheat cultivars of Kyle and Avonlea were determined through PCR reactions. Additionally, gliadin and LMW-glutenin proteins of the landraces were separated using A-PAGE and SDS-PAGE techniques, respectively. Of the 28 durum landraces, 17 were determined carrying ?-gliadin 45 and LMW-2 glutenin proteins associated with proper gluten strength and superior pasta-cooking quality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».