Correlation of lipid content and phenotypic markers of Canadian field peas «Pisum sativum»
Bibliographic record
Abstract
Les biolipides sont largement utilisé dans l'industrie des produits oléochimiques ainsi que dans la production de biocarburants, de tensioactifs biologiques et de biolubrifiants. Ces lipides biologiques ont le potentiel d'éventuellement remplacer plusieurs produits pétrochimiques. La demande croissante de biolipides dans plusieurs secteurs industriels intensifie l'importance d'huiles végétales sur une échelle mondiale. Au delà de 30% du régime quotidien calorifique humain est comblé par des huiles comestibles, ce qui représente 80% de la production mondiale d'huiles végétales. Afin de répondre à la demande, la production d'oléagineux a augmenté grâce à une amélioration en termes de la culture sélective et de l'extension des zones de culture et par la production de plantes génétiquement modifiées. Le pois (Pisum sativum L.) est l'une des cultures les plus rependues et importantes au monde. Ainsi, une augmentation significative de la teneur en lipides des graines du pois cultivé pourrait faciliter la production d'huile végétale. Les pois possèdent une concentration importante de protéines et d'amidon. Cependant, la concentration de lipides présentes dans le pois cultivé doit accroitre pour éventuellement considérer cette légumineuse comme source importante de biolipides. Bien que les voies de biosynthèse de lipides chez les plantes supérieures ont été découverts, notre compréhension du mécanisme de régulation de l'accumulation de lipides est encore limitée. Par conséquent, cette étude examine la corrélation entre la teneur en lipides et d'autres marqueurs phénotypiques du pois cultivé. Des semences provenant de huit accessions de pois ont été dépistées pour leur teneur en lipides ainsi que pour d'autres marqueurs phénotypiques tels que leur teneur en glucides, protéines, caroténoïdes, flavonoïdes, chlorophylle, humidité, cendres, phénols, amidon et finalement en terme d'activité antioxydante. La teneur en lipides des semences de pois cultivés était faible, se situant entre 1,3 à 2,6%, alors que la teneur en protéines et en glucides était relativement élevée, variant de 155 à 232 mg d'ASB par gramme d'échantillon (ASB, albumine de sérum bovin) et de 357 à 453 mg par g d'échantillon, respectivement. L'analyse statistique révèle qu'il existe une corrélation entre la teneur en lipides et la variété, la forme des graines, la couleur des graines, la teneur en cendres et la teneur en amidon, mais la corrélation entre la teneur en lipides et la teneur en protéine était négligeable. Il existe une forte corrélation positive entre la teneur en lipides et une haute teneur en cendres, et les graines de couleur brune et verte. Il existe une corrélation négative entre la teneur en lipides et une surface de graine lisse, la couleur de graine jaune, une haute teneur en amidon et un volume de graine plus élevé. En utilisant l'analyse statistique des marqueurs phénotypiques, la variété de pois souhaitée peut être facilement sélectionné et la modification significative peut encore être effectué pour améliorer la qualité nutritionnelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".