Correlation of lipid content and phenotypic markers of Canadian field peas «Pisum sativum»
Notice bibliographique
Résumé
Bio-lipid products are extensively used in the production of biofuels, bio-surfactants, bio-lubricants and the oleo-chemical industry, which has the potential to replace many of the petrochemical based products. Growing demand for bio-oils in various industries has increased the importance of vegetable oil production globally. Over 30 % of daily calories in the human diet are supplied by edible oil, which accounts for 80 % of the total vegetable oil produced in the world. In order to meet the demand, oilseed production has increased through improvements in breeding, extending the cultivation area and by producing genetically modified plants. Pea (Pisum sativum L.) is one of the most world's important crops and a significant increase in the lipid content of the field pea seeds could facilitate increased vegetable oil production around the world. Previous research has reported that peas are a valuable source of protein and starch, but the lipid concentration in their seeds has been undervalued. Although the pathways for lipid biosynthesis in higher plants have been uncovered, our understanding of the regulatory mechanism controlling lipid accumulation is still limited. Therefore this study investigated the correlation between the lipid content and other field pea phenotypic markers. Seeds of eight pea accessions were screened for lipid content and other phenotypic markers such as content of carbohydrate, proteins, carotenoids, flavonoids, chlorophyll, moisture, ash, phenols, starch and antioxidant activity. The lipid content in field pea seeds was low and ranges from 1.3 to 2.6 %, whereas protein and carbohydrate content was comparatively high and varies from 155 to 232 mg of BSA / g of sample (BSA, Bovine serum albumin) and 357 to 453 mg / g of sample, respectively. Statistical analysis revealed that lipid content was correlated to the variety, seed shape, seed colour, ash content and starch content, but the correlation to protein was insignificant. Lipid content was found to have a strong positive correlation with high ash content, brown color seeds and green color seeds, and negative correlation with smooth surface, yellow colour, high starch content and larger seed volume. On the basis of statistical analysis of phenotypic markers, desired pea variety can be easily selected and significant modification in the field peas can be further performed to improve the nutritional 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».