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Enregistrement W3037758920 · doi:10.1139/cjps-2019-0318

Effect of 2-(4-chlorophenylthio) ethylamine hydrochloride on lycopene biosynthesis in pepper fruits

2020· article· en· W3037758920 sur OpenAlexvenueno aff
Li Li, Shilin Tian, Shi-Lun Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLycopenePepperRipeningChemistryFood scienceCarotenoidHorticultureBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lycopene is an intermediate metabolic product of the capsanthin biosynthesis pathway in pepper fruits and is one of the strongest antioxidants found in plants. During the ripening of pepper fruits, lycopene is almost completely transformed into the downstream metabolic product capsanthin as well as other substances. As a result, lycopene cannot be enriched in ripe pepper fruits; however, the lycopene content can be increased by 2-(4-chlorophenylthio) ethylamine hydrochloride (CPTA) treatment, using the optimal concentration at the optimal development stage of pepper fruits. The current study tested different CPTA concentrations and fruit developmental stages to increase the lycopene content in pepper fruits. The results showed that the lycopene content was significantly enriched in pepper fruits treated with 0.1% CPTA applied at the turning stage. Real-time quantitative polymerase chain reaction analysis showed that CPTA treatment significantly promoted the expression of the upstream genes (Psy and PDS) involved in the anabolic metabolism of lycopene; however, CPTA treatment had a significant inhibitory effect on the downstream gene (Lcyb) of lycopene synthesis. Therefore, in pepper fruits, CPTA inhibits the normal expression of the Lcyb gene downstream of lycopene, thus achieving notable lycopene enrichment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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