Designer fruits and vegetables with enriched phytochemicals for human health
Notice bibliographique
Résumé
High dietary intake of fruits and vegetables rich in phytochemicals, particularly those with antioxidant activity, has been linked to reduced risks of many chronic diseases including cancer and cardiovascular diseases. Nutraceuticals containing such bioactive phytochemicals have been popular and made available in the market. However, excessive supplementation with these extracted and sometimes purified phytochemicals may pose new health concerns. Non-processed fruits and vegetables that are known to be rich in bioactive phytochemicals are therefore advantageous for the intact and balanced phytochemical contents. However, production of phytochemicals in fruits and vegetables is affected by many factors. Genotype is a fundamental factor that affects the biosynthesis of phytochemicals, but farming practices and environmental factors such as geographic location, growing season, soil type and mineral status, plant maturity, postharvest storage and processing, can all significantly affect the concentration of many phytochemicals. Development of fruits and vegetables with elevated concentrations of known antioxidant phytochemicals must consider all these factors. This is a challenging task and requires close multi-disciplinary collaborations among scientists. Key words: Phytochemicals, antioxidant, fruits, vegetables, polyphenols flavonoids
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».