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Enregistrement W7011659991

Molecular and biochemical screening of Turkish durum wheat landraces for γ-gliadin and lmw-glutenin proteins associated with pasta-cooking quality

2021· article· en· W7011659991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeArşiv - KMÜ (Karamanoğlu Mehmetbey University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Science Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGluteninGlutenGliadinCultivarTurkishProtein qualityPlant protein
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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