1H NMR Metabolic Fingerprinting to Probe Temporal Postharvest Changes on Qualitative Attributes and Phytochemical Profile of Sweet Cherry Fruit
Notice bibliographique
Résumé
Sweet cherry fruits (Prunus avium cvs. 'Canada Giant', 'Ferrovia') were harvested at commercial maturity stage and analyzed at harvest and after maintenance at room temperature (storage at ∼20°C, shelf life) for 1, 2, 4, 6, and 8 days, respectively. Fruit were initially analyzed for respiration rate, qualitative attributes and textural properties: 'Canada Giant' fruit were characterized by higher weight losses and stem browning index, being more intense over the late stages of shelf life period; meanwhile 'Ferrovia' possessed appreciably better performance even after extended shelf life period. A gradual decrease of respiration rate was monitored in both cultivars, culminated after 8 days at 20°C. The sweet cherry fruit nutraceutical profile was monitored using an array of instrumental techniques (spectrophotometric assays, HPLC, (1)H-NMR). Fruit antioxidant capacity was enhanced with the progress of shelf life period, concomitant with the increased levels of total anthocyanin and of phenolic compounds. 'Ferrovia' fruit presented higher contents of neochlorogenic acid and p-coumaroylquinic acid throughout the shelf life period. We further developed an (1)H-NMR method that allows the study of primary and secondary metabolites in a single running, without previous separation and isolation procedures. Diagnostic peaks were located in the aliphatic region for sugars and organic acids, in the aromatic region for phenolic compounds and at 8.2-8.6 ppm for anthocyanins. This NMR-based methodology provides a unifying tool for quantitative and qualitative characterization of metabolite changes of sweet cherry fruits; it is also expected to be further exploited for monitoring temporal changes in other fleshy fruits.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».