Postharvest melatonin treatment inhibited longan (<i>Dimocarpus</i><i>longan</i> Lour.) pericarp browning by increasing ROS scavenging ability and protecting cytomembrane integrity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Postharvest melatonin treatments have been reported to improve the quality and storability, especially to inhibit browning in many fruits, but the effect had not been systematically investigated on longan fruit. In this study, the effect of 0.4 mM melatonin (MLT) dipping on the quality and pericarp browning of longan fruits stored at low temperature was investigated. The MLT treatment did not influence the TSS content of longan fruits but lead to increased lightness and h° value while decreased a* value of pericarp. More importantly, the treatment significantly delayed the increase in electrolyte leakage and malonaldehyde accumulation, inhibited the activities of polyphenol oxidase and peroxidase, and thus retarded pericarp browning. In addition, the treatment significantly inhibited the production of O2•− and H2O2 while promoted the accumulation of glutathione, flavonoids, and phenolics at earlier storage stages in longan pericarp. Interestingly, the activities of ascorbate peroxidase (APX) and superoxide dismutase (SOD) were significantly upregulated but activities of catalase were downregulated in the MLT‐treated longan pericarp. MLT treatment effectively enhanced APX and SOD activities, increased flavonoid, phenolics, and glutathione content, protected cytomembrane integrity, inhibited the production of O2•− and H2O2 and browning‐related enzymes, and thus delayed the longan pericarp browning.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».