<sup>1</sup>H‐NMR Method Enables Early Identification of Degeneration in the Quality of Sweet Potato Tubers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In sweet potato tuber, which is a tropical plant, long‐term storage leads to loss of water and carbohydrate, thus water mobility was investigated using 1 H‐NMR spectroscopy. Electrolyte leakage indicated that tubers stored at 15 °C for 1 year were partly injured and that frozen‐thawed tissues were dead. Nuclear magnetic resonance (NMR) spin–lattice relaxation time ( T 1 ) and spin–spin relaxation time ( T 2 ) clearly increased with the duration of storage, whereas these values decreased in the dead tissues. Furthermore, Arrhenius plots for T 1 and T 2 were determined at temperatures ranging from 20 to 0 °C in 2.5 °C steps. In the fresh tubers, a strong converse temperature dependency was shown in the T 2 measurement. On the contrary, there was no temperature dependency in the T 2 of the dead tissues. Thus, the existence of inverse temperature dependency reflected tissue viability. Additionally, any change in the T 2 of the fresh tubers occurred at about 14 °C, which virtually coincided with the storage temperature of 15 °C. The slope change in T 2 might have responded to a physiological change as a primary event. In conclusion, monitoring water status by NMR could provide early identification of changes in the quality of post‐harvest crops; this method shows great promise for use in environmental‐stressed crop yield research.
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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 | 0,002 | 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 ».