Effects of Leaf Removal and Applied Water on Flavonoid Accumulation in Grapevine (<i>Vitis vinifera</i> L. cv. Merlot) Berry in a Hot Climate
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between variations in grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot) fruit zone light exposure and water deficits and the resulting berry flavonoid composition were investigated in a hot climate. The experimental design involved application of mechanical leaf removal (control, pre-bloom, post-fruit set) and differing water deficits (sustained deficit irrigation and regulated deficit irrigation). Flavonol and anthocyanin concentrations were measured by C18 reversed-phased HPLC and increased with pre-bloom leaf removal in 2013, but with post-fruit set leaf removal in 2014. Proanthocyanidin isolates were characterized by acid catalysis in the presence of excess phloroglucinol followed by reversed-phase HPLC. Post-fruit set leaf removal increased total proanthocyanidin concentration in both years, whereas no effect was observed with applied water amounts. Mean degree of polymerization of skin proanthocyanidins increased with post-fruit set leaf removal compared to pre-bloom, whereas water deficit had no effect. Conversion yield was greater with post-fruit set leaf removal. Seed proanthocyanidin concentration was rarely affected by applied treatments. The application of post-fruit set leaf removal, regardless of water deficit. increased the proportion of proanthocyanidins derived from the skin, whereas no leaf removal or pre-bloom leaf removal regardless of water deficit increased the proportion of seed-derived proanthocyanidins. The study provides fundamental information to viticulturists and winemakers on how to manage red wine grape low molecular weight phenolics and polymeric proanthocyanidin composition in a hot climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».