Meta‐analysis of apple (<i>Malus</i> × <i>domestica</i> Borkh.) fruit and juice quality traits for potential use in hard cider production
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement The production of hard cider is a burgeoning industry in North America. However, traditional European cider‐specific apples are largely unsuitable for production in modern systems and have not been widely adopted. Evaluation of the biochemical variability in apples can provide a better characterization of varieties for use in hard cider production. Many varieties exhibited extensive variability in biochemical traits. Varieties with high phenolics and acidity displayed greater plasticity of these traits between seasons, which supports the concept of “vintage quality” and opens new marketing opportunities. This study provides valuable insight for apple producers to integrate cider‐specific and nonspecific varieties into their production systems. Summary The North American fermented beverage market has undergone extensive growth in the fermented apple juice (hard cider) sector over the last decade. Traditional hard cider producing regions such as England, France, and Spain have historically utilized cider‐specific apples that have desirable balances between sugar, organic acid, and phenolics. However, in North America, culinary apples (lower acidity and phenolics) are predominantly used, and information distinguishing the varieties with novel use for hard cider production is lacking. In this study, we evaluated variation of four major apple biochemical traits (total soluble solids, pH, titratable acidity, and total phenolics) as they relate to use for hard cider production by using a meta‐analysis approach. We analyzed the variation in cider quality traits across 47 published works and more than 800 unique apple varieties, including an additional analysis of 142 varieties from cider apple germplasms in the United States. The biochemical traits of many varieties exhibited plasticity, and the characterization of a subset of varieties using two cider classification system revealed that most belonged to the “sweet” or “sharp” (acidic) categories rather than “bitter” (high phenolic content). We also compared the classification of a subset of varieties from two US germplasm resources across two seasons and found varieties that have high percent phenolics and/or malic acid experienced greater biochemical plasticity and potential classification change across vintages. Ultimately, this work provides information regarding the variability in apple biochemical traits and also suggests a unique opportunity for producers to market “vintage” quality.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».