Polish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Agricultural and Food Chemistry 2005-Nov

Evaluation of nonstarch polysaccharides and oligosaccharide content of different soybean varieties (Glycine max) by near-infrared spectroscopy and proteomics.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
Kristin Hollung
Margareth Øverland
Milica Hrustić
Petar Sekulić
Jegor Miladinović
Harald Martens
Bjørg Narum
Stefan Sahlstrøm
Mette Sørensen
Trond Storebakken

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

A total of 832 samples of soybeans were screened by near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy, to identify soybean samples with a lower content of oligosaccharides and nonstarch polysaccharides (NSP). Of these, 38 samples were identified on the basis of variation in protein content and agronomic value and submitted to high-resolution NIR spectroscopy. On the basis of the NIR data, 12 samples were further selected for chromatographic characterization of carbohydrate composition (mono-, di-, and oligosaccharides and NSP). Their soluble proteins were separated by two-dimensional gel electrophoresis (2DE). Using partial least-squares regression (PLSR), it was possible to predict the content of total NSP from the high-resolution NIR spectra, suggesting that NIR is a suitable and rapid nondestructive method to determine carbohydrate composition in soybeans. The 2DE analyses showed varying intensities of several proteins, including the glycinin G1 precursor. PLSR analysis showed a negative correlation between this protein and insoluble NSP and total uronic acid (UA).

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge