Characterization of Changes in Polyphenols, Antioxidant Capacity and Physico-Chemical Parameters during Lowbush Blueberry Fruit Ripening
Notice bibliographique
Résumé
Changes in major polyphenols, antioxidant capacity, and selected physico-chemical parameters were examined in lowbush blueberry during fruit ripening. Polyphenols (phenolic acids, flavonols, flavan-3-ols, and anthocyanins), density, soluble solid content, pH, titratable acidity, sugars, organic acids, and antioxidant capacity were determined in fruits of four maturities: green, pink/red, blue, and over-mature. Highest concentrations of flavonols, flavan-3-ols, and phenolic acids were in green fruits: 168 ± 107, 119 ± 29 and 543 ± 91 mg/100 g dry weight (DW) respectively. Highest anthocyanin levels were found in blue and over-mature fruits (1011-1060 mg/100 DW). Chlorogenic acid was the most abundant phenolic acid and quercetin-3-O-galactoside the most abundant flavonol in all maturities. Epicatechin was the most abundant flavan-3-ol in green fruits (80 ± 20 mg/100 DW), and catechin was the most abundant in other maturity stages. Increase of glucose and fructose and decrease of organic acids were observed during fruit ripening. Among six organic acids found, quinic acid (1.7-9.5 mg/100 mg DW) was the most abundant throughout the fruit ontogeny. Soluble solids, pH, and density increased with maturity while, titratable acidity decreased. These findings can be helpful in optimizing harvest and processing operations in lowbush blueberry fruits.
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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 ».