Influence of Storage Conditions on Physico-Chemical and Biochemical of Two Tangerine Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
The influences of on-tree, off-tree and cold storage on physico-chemical and biochemical were studied and quite similar between thetwo tangerine cultivars, ‘Sai Num Phueng’ and ‘See Thong’. In both cultivars, the percentage of weight loss increased and the moisture content of the peel (%) decreased at higher temperature and longer duration. Low temperature storage at 5°C reduced the losses of fruit weight and moisture content of the peel and preserved the external quality better than 25°C storage. During on-tree and off-tree storage at 25 and 5°C, peel chlorophyll content decreased and peel carotenoid content increased. Titratable acidity (TA), citric acid, isocitric acid and vitamin C contents decreased and juice pH increased. Malic acid content stayed relatively constant. Total soluble solids (TSS), TSS/TA ratio and sucrose content continually increased. Glucose and fructose contents slightly increased. The peel chlorophyll content, TA and citric acid content decreased faster during storage on-tree than at 25°C. The peel carotenoid, TSS and sucrose contents increased greater during storage on-tree than at 25°C. The delayed declining of peel chlorophyll, TA, and citric acid contents and the slow increases of the peel carotenoid, TSS and sucrose contents were observed at 5°C storage in comparison to 25°C. The activities of mitochondrial citrate synthase, cytosolic aconitase and cytosolic NADP-isocitrate dehydrogenase (NADP-IDH) were lower and decreased faster during storage at 25°C in comparison to storage on-tree. The activities of these enzymes, which related to citric acid metabolism, were slowed down which resulted in delaying the decrease of citric acid content during storage at 5°C in comparison to 25°C.
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 | 0,001 |
| 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 ».