Non‐invasive quantification of ethylene in attached fruit headspace at 1 p.p.b. by gas chromatography–mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Summary Ethylene is a gaseous plant hormone involved in defense, adaptations to environmental stress and fruit ripening. Its relevance to the latter makes its detection highly useful for physiologists interested in the onset of ripening. Produced as a sharp peak during the respiratory burst, ethylene is biologically active at tens of nl L −1 . Reliable quantification at such concentrations generally requires specialized instrumentation. Here we present a rapid, high‐sensitivity method for detecting ethylene in attached fruit using a conventional gas chromatography–mass spectrometry ( GC ‐ MS ) system and in situ headspace collection chambers. We apply this method to melon ( Cucumis melo L.), a unique species consisting of climacteric and non‐climacteric varieties, with a high variation in the climacteric phenotype among climacteric types. Using a population of recombinant inbred lines ( RIL s) derived from highly climacteric (‘Védrantais’, cantalupensis type) and non‐climacteric (‘Piel de Sapo’, inodorus type) parental lines, we observed a significant variation for the intensity, onset and duration of the ethylene burst during fruit ripening. Our method does not require concentration, sampling times over 1 h or fruit harvest. We achieved a limit of detection of 0.41 ± 0.04 nl L −1 and a limit of quantification of 1.37 ± 0.13 nl L −1 with an analysis time per sample of 2.6 min. Validation of the analytical method indicated that linearity (>98%), precision (coefficient of variation ≤2%) and sensitivity compared favorably with dedicated optical sensors. This study adds to evidence of the characteristic climacteric ethylene burst as a complex trait whose intensity in our RIL population lies along a continuum in addition to two extremes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».