Insights into the chemosensory basis of flavor in table grapes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The full flavor of grape berries is determined by the interaction of sugars, acids, volatile compounds, and other berry properties, such as astringency. Sugars and acids are important for berry taste, whereas volatile compounds are important for the unique berry flavors, e.g., monoterpenes for the Muscat varieties. RESULTS: We explored the basis for 'fruity' flavor perception in table grapes. Samples were collected from 134 new table grape lines and commercial varieties and tested chemically for their volatile profiles and organoleptically by tasting panels. At the sensory level, flavor impression was strongly correlated with berry preference, whereas among 'fruity', 'neutral', 'herbaceous,' and 'Muscat', only the 'fruity' flavor was correlated with berry preference. At the chemical level, 114 volatile compounds were detected in the 81 breeding lines and cultivars examined, and grouped into 'core' and 'unique' categories. The typical berry flavor seemed to depend on the major volatile aldehydes - 1-hexanal and (E)-2-hexenal - accounting for up to an average 85% of the berry's core volatile concentration. We found four volatile compounds - α-bergamotene, geranyl formate, aristolene and α-penansinene - previously undetected, to our knowledge, in fresh grape berries. CONCLUSIONS: High 'fruity' flavor scores were related to three independent factors: (i) presence of unique volatile compounds, such as the sesquiterpene α-copaene, (ii) higher total concentration of volatile compounds, (iii) optimal maturity associated to high total soluble solids (TSS) levels, interacting with berry volatile composition. These combined sensory and analytical data on the flavor of table grapes improve our understanding of the complex interface between chemical and sensory perception in fruit. © 2019 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».