Polyphenolic Components and Composition Differences of Fruit Polyphenols in Apple Landraces Grown in Cold Regions
Notice bibliographique
Résumé
The composition and content of polyphenols in fruit pericarp and pulp of 12 Apple landraces grown of Heilongjiang Province were determined by ultra-high performance liquid chromatography (UPLC), and the differences in the composition and content characteristics of polyphenols in different varieties were studied, and the main factor analysis and cluster analysis were carried out. The results showed that 5 kinds of 20 kinds of polyphenols were detected in 12 Apple landraces , the main phenolic substances in pericarp were epicatechin and catechin, and the main phenolic substances in pulp were chlorogenic acid, catechin and procyanidin. There were significant differences in the composition and content of polyphenols among different varieties, the smallest coefficient of variation was quercetin 3-glucoside (37.48%), and the largest coefficient of variation was rutin (267.18%). It was found that the content of proanthocyanidins in pericarp and pulp was higher by principal component analysis. Based on the content of polyphenol components, it was found that the results of pulp clustering were more consistent with the field phenotypic identification results and kinship. The results provide data support and theoretical basis for processing and utilization of phenolic substances and breeding of local varieties in Heilongjiang province.
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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 | 0,001 | 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 ».