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Enregistrement W7079725765 · doi:10.26108/mwzn-qj89

Can strawberries be made healthier? How breeding can be adapted to increase carotenoid content in strawberries

2025· other· en· W7079725765 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcadiaU-DEV · 2025
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotenoidPhytoeneLuteinBreedCropCultivarSweetness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strawberries are an economically and nutritionally important fruit. Their health benefits include being rich in antioxidants which help prevent disease. Carotenoids are a type of antioxidant that have been poorly studied so far in strawberries. I used data collected by researchers at Agriculture and Agri-Food Canada in Kentville to examine variation in carotenoid content across 215 diverse strawberries. Strawberries were grown in Kentville, NS and their carotenoid concentrations were measured using UPLC. The carotenoids measured were antheraxanthin, alpha-Carotene, beta-Carotene, beta-Cryptoxanthin, lutein, neoxanthin, phytoene cluster, violaxanthin, and zeaxanthin. I also used these values to calculate total carotenoid concentration. In addition, several agronomically important traits such as harvest date, fruit weight, and berry colour, were measured. I examined correlations between carotenoids as well as between carotenoids and agronomical traits across these diverse strawberry accessions. Among the 91 pairwise correlations, I identified ten as significant. There were six significant carotenoid-carotenoid correlations and four significant correlations between carotenoids and agronomic traits. The carotenoid-carotenoid correlations tell us that if we breed for high levels of one carotenoid, we may increase the concentration of another carotenoid as well. The agronomic trait correlations tell us valuable information like if we increase berry weight, we are decreasing carotenoid concentration. It is important to understand these correlations when deciding if nutritional value outweighs consumer preferred traits. Ultimately, I find that lutein is likely the most important and promising carotenoid in strawberries due to its presence in 214 of the 215 strawberries evaluated. Future work may include determining the underlying causes of carotenoid abundance variation in strawberries.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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