Exploring the effects of genotype, environment and genotype by environment interactions on field pea (Pisum sativum L.) protein and amino acid contents using near-infrared reflectance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Field pea is an essential crop in Canada, and it possesses high value from nutritional, functional, and economic aspects. As a member of the pulse family, the protein and amino acid contents are key nutritional parameters for field peas, which are susceptible to their genotypes and environmental conditions. Advanced methods are needed to overcome traditional wet chemistry's time and cost inefficiency. An optical technique, near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) provides a potential solution by being fast, chemical free and non-destructive. This study focused on the development and evaluation of calibration models in NIRS to predict moisture, crude protein and 18 amino acids in field pea using two scanning systems: DA7250 and FT9700. A total of 480 pea samples cultivated in Saskatchewan, Canada, were selected for comprehensive chemical analysis to form the calibration set. Calibration models were developed using partial least squares (PLS) regression equation. Overall, the NIRS calibration models exhibit an ideal performance in predicting protein and amino acids, excluding cysteine, methionine, and tryptophan. Since NIRS is an analytical method based on the reflection and absorption of light, the form of the sample and type of NIRS platform could influence the accuracy and precision of spectrum data. Calibration models based on DA7250 indicate that whole seeds are more suitable than ground seeds in NIR analysis. Regarding the performance difference between DA7250 and FT9700, significant differences were observed in analyzing protein and most amino acids, except Arg, Asp, Lys, Met, Thr, Trp and Tyr. Overall, DA7250 possessed a superior predictive capability over FT9700, which is advised in future applications. To clarify the potential impact of external factors on the quality of pea protein, more focus was put on the influence brought by the environment and genotype, as well as their interactions (G×E). NIRS models based on whole seeds from chapter one were used to predict crude protein, moisture, and amino acids in 8210 field peas from two breeding programs. A subsample of 2207 samples of 99 genetic lines from 2 harvesting years and 2 locations were carried out for G×E analysis. The observed results indicated that the genotype×environment interactions had significant influences on pea protein and amino acid contents. The year×location and year x genotype provided the majority of the variance in addition to the genotype's dominating influence. Additionally, protein content in peas was more sensitive to external factors than amino acid concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».