Different Temperature and UV Patterns Modulate Berry Maturation and Volatile Compounds Accumulation in Vitis sp.
Notice bibliographique
Résumé
Volatile compounds (VCs) in grapevine berries play an important role in wine quality; however, such compounds and vine development can be sensitive to environmental conditions. Due to this sensitivity, changes in temperature patterns due to global warming are likely to further impact grape production and berry composition. The aim of this study was to determine the possible effects of different growing-degree day accumulation patterns on berry ripening and composition at harvest. An experimental field was conducted using Vitis sp. L'Acadie blanc, in Nova Scotia, Canada. Using on-the-row mini-greenhouses, moderate temperature increase and reduced ultraviolet (UV) exposure were triggered in grapevines during pre-veraison (inflorescence to the beginning of berry softening), post-veraison (berry softening to full maturity), and whole season (inflorescence to full maturity), while controls were left without treatment. Free and bound VCs were extracted from berries sampled at three different phenological stages between veraison and maturity before analysis by gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS). Berries from grapevines exposed to higher temperatures during early berry development (pre-veraison and whole) accumulated significantly higher concentrations of benzene derivatives 2-phenylethanol and benzyl alcohol at harvest, but lower concentrations of hydroxy-methoxy-substituted volatile phenols, terpenes, and C 13 -norisoprenoids than the control berries. These results illustrate the importance of different environmental interactions in berry composition and suggest that temperature could potentially modulate phenylpropanoid and mevalonate metabolism in developing berries. This study provides insights into the relationships between abiotic conditions and secondary metabolism in grapevine and highlights the significance of early developmental stages on berry quality at harvest.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».