Bioflavonoids of Apples: Effects of Genetic Variability, Fruit Parts and Processing
Notice bibliographique
Résumé
Apples are excellent sources of dietary phenolics, in particular flavonoids and chlorogenic acid, which are potent antioxidants that may play important roles in the prevention of chronic diseases. This study investigated the major phenolics profiles of apple fruit in relation to (1) the distribution among 8 Ontario-grown cultivars, (2) the different fruit parts, and (3) the effect of processing of fresh-cuts. In addition, total antioxidant capacity (TAC) and total phenols content (TPC) were measured in apples by spectrophotometric assays. Flavonoids and chlorogenic acid were quantified using HPLC/PDA. Vitamin C was quantified using HPLC/Fluorescence. TAC, TPC and flavonoids levels were the highest in Honey Crisp and Delicious, moderate in Idared, Spartan, Granny Smith, and Cortland, and the lowest in Crispin and Empire. Apple peel contained 2 to 10-fold higher TAC, TPC and total of 10 major phenolics than that of core and flesh indicating peeling of apples during processing could reduced significantly the nutritional quality of fresh-cut apples. Dihydrochalcone (phloridzin) and chlorogenic acid levels were 2 to 21-fold higher in apple core than skin and flesh. TAC levels and vitamin C contents could be increased up to 3-fold and 14 to 20-fold, respectively by the post-cut dipping treatment with an ascorbic acid-based antioxidant formula. The phenolic profiles of sliced apples were stable up to 21 days at 4°C.
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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 | 0,000 | 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 ».