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Enregistrement W3197092542 · doi:10.1002/fsn3.2552

Comparative metabolomics reveals differences in primary and secondary metabolites between “Shixia” and “Chuliang” longan (<i>Dimocarpus longan</i> Lour.) pulp

2021· article· en· W3197092542 sur OpenAlexaff
Tingting Lai, Liang Shuai, Dongmei Han, Ziying Lai, Xinxin Du, Xiaomeng Guo, Wenshun Hu, Zhenxian Wu, Tao Luo

Notice bibliographique

RevueFood Science & Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrimary metaboliteValineChemistryBiochemistryAmino acidFood scienceMalic acidPhenylalanineMetabolismCitric acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Longan was a characteristic fruit for both medicine and food in China, which was rich in primary and secondary metabolites. Comprehensive high‐throughput identification and comparison of metabolites in longan pulp among different varieties were still lacked. “Shixia” (SX) and “Chuliang” (CL) were the biggest major cultivars of longan in China. In this study, the content of total soluble solid, total flavonoid, and total phenolics indicated the difference of sweetness and bioactive compound content between the SX and CL pulp. Through a widely targeted metabolome, a total of 514 metabolites were identified and categorized into 23 groups mainly including flavonoids, amino acids &amp; derivatives, lipids, phenolic acids, nucleotides &amp; derivatives, alkaloids, organic acids and sugars &amp; derivatives. A total of 89 metabolites with significantly differential accumulation (variable importance in projection (VIP) value ≧1, p ‐value &lt;.05) over 1.2 fold were found between SX and CL, which were mainly enriched into pathways including flavone and flavonol biosynthesis, glycolysis/gluconeogenesis, and arginine and proline metabolism. Higher leveled hexose and hexose‐phosphate (i.e., β‐D‐glucose, D(+)‐glucose, glucose‐1‐phosphate and glucose‐6‐phosphate), dominant organic acids (i.e., citric acid, succinic acid, D‐malic acid, and citramalate), and essential amino acids (L‐threonine, L‐valine, L‐isoleucine, L‐leucine, L‐phenylalanine and L‐lysine) in SX pulp might be contributed to the taste and flavor difference between SX and CL. Moreover, the greatly differential accumulated secondary metabolites especially flavonoids and phenolic acids might result in different medicinal and nutritional characteristic between SX and CL. In conclusion, this study provided a systemic metabolic basis for understanding the nutritional differences between SX and CL and would help deepen the molecular biology and pharmacology research on characteristic metabolites in longan pulp.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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