Preharvest zinc sulfate spray improves the storability of longan (<scp><i>Dimocarpus longan</i></scp> Lour.) fruits by protecting the cell wall components and antioxidants of pericarp
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Zinc (Zn) fertilization has been reported to improve the quality and storability of many fruits, but the mechanism had not been systematically studied. In this study, the effect of preharvest 0.2% zinc sulfate (ZnSO4) spray on the storability of longan fruits was investigated. RESULTS The preharvest ZnSO4 spray did not significantly influence the quality but increased the Zn content in longan pericarp by 12.5‐fold. More importantly, the treatment significantly reduced the rotting rate, pericarp browning, and aril breakdown of longan fruits stored at room temperature and low temperature. Physiological and biochemical results indicated that the treatment resulted in higher water retention capacity and inhibited the degradation of cellulose, pectin, flavonoid, and phenolics of longan pericarp at the late stages of storage. Consistent with these results, the activity of cellulase, polygalacturonase, polyphenol oxidase, and lipoxygenase was significantly inhibited in the ZnSO4‐treated longan pericarp at the late stages of storage. CONCLUSION Higher Zn content in the ZnSO4‐treated longan pericarp might help to enhance the resistance against microbial infection, inhibit the hydrolysis of cell wall components, and thus effectively protected the cell wall components, maintained the cellular compartmentation, and prevented the phenolics and flavonoid from degradation by browning‐related enzymes. © 2018 Society of Chemical Industry
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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 ».