Phenolic Compound Profiles in Skins of White Wine and Table Grape Cultivars Grown in the National Grape Germplasm Resource Nursery of China
Notice bibliographique
Résumé
The phenolic compound profiles in the skins of white grapes, containing ten wine grape and six table grapecultivars grown in the National Grape Germplasm Resource Nursery at the Zhengzhou Fruit ResearchInstitute of China, were investigated using ultra-high performance liquid chromatography coupled withmass spectrometry (UHPLC-MS/MS). The objective of this study was to evaluate if phenolic compoundprofiles can be used as indictors to differentiate the quality of wine and table grape cultivars. Significantdifferences in phenolic compound profiles were observed among these grape cultivar skins. The highestcontent of total hydroxybenzoic acids, total hydroxycinnamic acids, total flavan-3-ols, total flavones andflavonols and total stilbenes was observed in the skin of the Canada Muscat, Rommel, Kadin parmac,Bacchus and Silvaner cultivars respectively. A great compositional difference was observed among thesegrape cultivars regarding the individual hydroxycinnamic acids and flavonols. Cluster analysis showed thatthree table grape cultivars, namely Canada Muscat, Rommel and Kadin parmac, possessed significantlydifferent phenolic compound profiles compared to the other grape cultivars. These results suggested thatphenolic compound patterns and contents played important roles in evaluating the quality of table andwine grapes and might provide useful information on grape breeding and winemaking in China.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».