From grape berries to wines: drought impacts on key secondary metabolites
Notice bibliographique
Résumé
Aim. We aimed to study the impact of water deficit on the concentration of key flavour and phenolic secondary metabolites of wines.Methods and results. A drought-stress field trial was conducted on Vitis vinifera cv. Merlot and Tocai Friulano for two seasons. Fully irrigated (C) and deficit irrigated (D) grapes were microvinified and the resulting wines were analysed to determine the concentrations of anthocyanins, tannins, and free and glycosidically-bound Volatile Organic Compounds (VOCs). A descriptive sensory test was undertaken on the same wines. Water stressed grapes produced wines with higher concentrations of anthocyanins in Merlot and of free and glycosidically-bound monoterpenes in Tocai Friulano. Both cultivars displayed higher amounts of glycosidically-bound C13-norisoprenoids.Conclusions. Previously observed drought-induced compositional changes to the grapes were transfered to the wines, with an increase in polyphenols and VOCs. However, the timing and the duration of the water stress in the field only heavily impacted the final wine composition with major metabolic modification when the severe water deficit started early (at approximately 40 days after anthesis) and lasted over the entire season until harvest.Significance and impact of the study. This study highlights the positive role of a controlled water deficit on the composition of the wines in terms of secondary metabolites.
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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 ».