Effect of combined light-emitting diodes on the accumulation of glucosinolates in Brassica microgreens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As of recent, microgreen vegetable production in controlled environments are being investigated for their bioactive properties. Phytochemicals like glucosinolates (GLS) are highly sensitive to varying spectral qualities of light, especially in leafy greens of Brassica where the responses are highly species-dependent. The accumulation of bioactive GLS were studied under 8 different treatments of combined amber (590 nm), blue (455 nm), and red (655 nm) light-emitting diodes (rbaLED). A semi-targeted metabolomics approach was carried out to profile common intact-GLS in microgreen extracts of Brassica by means of LC-HRMS/MS. Thirteen GLS were identified, among them were 8 aliphatic, 4 indolic and 1 aromatic GLS. Mass spectrometry data showed sinigrin had the highest average concentration and was highest in B. juncea, progoitrin was highest in B. rapa and glucobrassicin in R. sativus. The individual and total GLS in the microgreens of the present study were largely different under rbaLED; B. rapa microgreens contained the highest profile of total GLS, followed by R. sativus and B. juncea. Sinigrin was increased and gluconasturtiin was decreased under rbaLED lighting in most microgreens, glucoalyssin uniquely increased in R. sativus and decreased in B. rapa and glucobrassicin uniquely decreased in both B. rapa and B. juncea. The present study showed that rbaLED contributed to the altered profiles of GLS resulting in their significant modulation. Optimizing the light spectrum for improved GLS biosynthesis could lead to production of microgreens with targeted health-promoting properties. Graphical Abstract
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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 ».