Abscisic Acid Sprayed on Olive Tree (Olea europaea L.) Affects the Phenolic Composition of Olive Fruit Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to study the effect of abscisic acid pre-harvest treatment on the phenolic composition of olive fruits. To that end we applied abscisic acid (i.e., 50 mg/L and 100 mg/L) on Arbequina and Picual olive trees. Two different days of harvesting (i.e., day 3 and 6 after treatment) were also included in the study. Although the results obtained depended on the cultivar and on the day of harvesting a general trend was established. The treatment with 50 mg/L of abscisic acid resulted in higher total phenol content but significant decrease in the DPPH activity. In contrast, olives treated with 100 mg/L abscisic acid resulted in higher total phenol content, DPPH activity and contents of oleuropein, hydroxytyrosol and phenolic acids as compared with controls. The best values of total phenol content and IC50 were obtained for treated Picual olives (727.75 mg gallic kg-1 and 889.72 µg/ml, respectively) whereas the highest values of oleuropein and hydroxytyrosol were measured for treated Arbequina olives (508.94 and 559.67 mg kg-1, respectively). Phenolic acid content was also higher in Picual olives treated with 100 mg/L of abscisic acid. Particulary, values ranged from 7.26 mg kg-1 for caffeic acid to 92.38 mg kg-1 for chlorogenic acid. Exogenous abscisic acid applied to olive trees is a promising agronomic practice to obtain olives enriched in antioxidants.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».