Polyphenol profile comparisons of seed coats of five pulse crops using a semi‐quantitative liquid chromatography‐mass spectrometric method
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pulse crops are nutritious and therefore widely grown. Pulse seed coats are typically discarded, despite their high content of polyphenols that are known for their antioxidant properties and health benefits. A better understanding of polyphenol diversity and biochemical pathways will ultimately provide insight into how polyphenols are linked to health benefits, which will help to better utilise these seed coats. OBJECTIVES: To explore polyphenol profiles among seed coats of diverse genotypes of five pulse crops using a targeted liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) method. METHODS: Four genotypes of each of common bean, chickpea, pea, lentil and faba bean seed coats were selected for analysis. Following extraction, polyphenols were quantified using LC-MS. RESULTS: An LC-MS method was developed to quantify 98 polyphenols from 13 different classes in 30 min. The low-tannin seed coats had the lowest concentrations of all polyphenols. Chickpea and pea seed coats had the most similar polyphenolic profiles. The black common bean showed the most diverse seed coat polyphenol profile, including several anthocyanins not detected in any of the other seed coats. CONCLUSION: The LC-MS method reported herein was used to show polyphenol diversity within several polyphenol classes among the pulse crop seed coats. Detected in all seed coats, flavonols and hydroxybenzoic acids appear well-conserved in the edible Fabaceae. The presence of anthocyanins, flavan-3-ols and proanthocyanins in the coloured seed coats suggests that unique divergent branches were introduced in the flavonoid biosynthetic pathway, possibly in response to environmental stressors.
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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 | 0,001 | 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 ».