117 Ethanol Production and Chlorophyll Fluorescence Indicate Freezing and Heat Stress in Apple Fruit During Storage
Notice bibliographique
Résumé
Ethanol production and chlorophyll fluorescence were measured as signals of freezing and heat stress in apple fruit. `Cortland' and `Jonagold' apples were held at –8.5 °C for 0, 6, 12 or 24 h (freezing treatments), or at 46 °C for 0, 4, 8 or 12 h (heat treatments). Following treatments, fruit were stored at 0 °C and evaluated after 0, 1, 2, or 3 months. Following storage, fruit samples were kept for 12 h at 20 °C and then analyzed for ethanol production, chlorophyll fluorescence, and visible injury. Severity of flesh browning increased with increasing treatment time for both freezing and heat treatments. Freezing for 24 h and heating for 12 h caused severe flesh browning in both cultivars. Severity of heat-induced browning increased during storage. Increases in ethanol production were apparent 12 h following treatments and reflected the degree of stress-induced fruit injury. After 2 months of storage, ethanol concentrations peaked and were as much as 400-fold greater than that of controls. These stress treatments also reduced ethylene production and chlorophyll fluorescence. The degree of increase in stress-induced ethanol production and decrease in chlorophyll fluorescence correlated with stress-induced injury and could be used to predict the severity of injury that develops during storage. Other volatile production and their relationship to fruit stress will also be discussed.
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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 ».