Elicitation kinetics of phenolics in common bean (<i>Phaseolus vulgaris</i>) sprouts by thermal treatments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phenolics are plant secondary metabolites with numerous health benefits, produced via the phenylpropanoid pathway in plants in response to environmental conditions. In this study, the mathematical relationship between thermal elicitation (25°C, 30°C, 35°C, and 40°C) of phenolic compounds through the accumulation of oxidative stress markers (hydrogen peroxide [H 2 O 2 ], malondialdehyde [MDA], catalase [CAT], and guaiacol peroxidase [GPX]) and activation of phenylpropanoid triggering enzymes (phenylalanine ammonia‐lyase [PAL] and tyrosine ammonia‐lyase [TAL]) was kinetically modeled at different sprouting stages of common bean. The rate of H 2 O 2 and MDA formation showed an increasing trend with an increase in sprouting temperature. However, activation rates of CAT, GPX, PAL, and TAL were highest at 30°C, after which there were significant reductions. Also, activation rate of PAL was lower as compared with TAL, which was further established with its low activation energy E a value of 150 kJ/mol compared with TAL (221 kJ/mol). Also, activation energy values for total phenolic acids (30.4 kJ/mol) and flavonoids (64.0 kJ/mol) showed that they required less energy for formation during sprouting, compared with anthocyanins (209 kJ/mol), with the activation energy results obtained from their estimated kinetic rate constants and production percentages. Thus, manipulation of sprouting temperature can increase the potential use of common beans as natural functional foods with improved health benefits.
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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) | 0,000 | 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 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 ».