Stability of Carotenoid Composition in Orange Sweet Potato (Ipomoea batatas) Tuber Flesh Over Three Growing Seasons and Months Storage Time
Notice bibliographique
Résumé
Considerable research interest has recently focused on the development of both transgenic and traditional breeding methods to increase total and individual carotenoid composition in sweet potatoes. Unfortunately little information is available on the influence of the environment on carotenoid profile stability in sweet potatoes especially growing seasons and storage. Therefore the aim of this study is to explore the composition and concentration of carotenoids in orange sweet potato tubers to enable their future enhancement through genetic manipulation over different growing seasons and storage time. Our findings revealed that orange sweet potato tubers contained α-carotene and β-carotene in the first and second season, whereas in the third season only lutein and zeaxanthin were detected. Analysis of carotenoid profiles of the orange sweet potato tubers grown in three different seasons showed that the growing season had a major effect on the carotenoid compounds stability. Besides growing seasons, the level of total and individual carotenoids in orange sweet potato tuber flesh are strongly influenced and affected by storage conditions. The storage of tubers over 6 months period of time appears to have distinct effects on carotenoid content and composition. Results showed that storage from 1 to 6 months resulted in the accumulation of zeaxanthin and β-carotene with a concomitant decreased of lutein, α-carotene and total carotenoid content.
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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 ».