Ascophyllm nodosum Extracts Improve Shelf Life and Nutritional Quality of Spinach (Spinacia oleracea L.)
Notice bibliographique
Résumé
In order to develop an environmentally friendly seaweed extract treatment which will benefit both pre- and post-harvest qualities of vegetables, the effects of pre-harvest application of the brown algae Ascophyllum nodosum extracts on the nutritional quality and post-harvest storability of spinach (Spinacia oleracea L.) was investigated. Plants treated with A. nodosum extracts accumulated higher concentrations of iron, potassium, total soluble protein, and total phenolics as compared to untreated controls. 1H NMR and LC-MS analysis revealed a roughly 50% enhanced accumulation of the 9 flavonoids identified, which is partially confirmed by the elevated chalcone isomerase activity. A. nodosum extract treatment caused an increase in transcription of the genes related to plant growth, osmolyte accumulation, and antioxidative activities. Post-harvest analysis revealed that A. nodosum extract treatment caused an enhanced storability of spinach leaves in terms of visual quality, weight loss, and senescence. Lipid peroxidation and ascorbate content were correlated with visual quality during storage. Animal experiments using the Caenorhabditis elegans nematode model revealed that spinach extracts prolonged the life span of C. elegans, and A. nodosum extract-enhanced polyphenols exerted improved beneficial effects in C. elegans against oxidative and heat stresses. Taken together, the results suggest that A. nodosum extracts enhance both pre- and post-harvest quality of spinach through stimulation of flavonoid pathways, thus leading to accumulation of flavonoids and promotion of anti-radical capacity in spinach leaves, which may protect the plant tissue against reactive oxygen species and subsequent decay. Furthermore, the increased flavonoid content in spinach exerted beneficial effects in C. elegans against oxidative and heat stresses via different mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».