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Enregistrement W4313236877 · doi:10.1021/acs.jafc.2c05958

Advances in Physiological, Transcriptomic, Proteomic, Metabolomic, and Molecular Genetic Approaches for Enhancing Mango Fruit Quality

2022· review· en· W4313236877 sur OpenAlexaff
Sagar Datir, Sharon Regan

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsBiologyRipeningMangiferaPectinasePhenylpropanoidMetabolic pathwayFlavonoid biosynthesisBiochemistryAromaTranscriptomeGeneFood scienceBotanyEnzymeBiosynthesisGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L.) is a nutritionally important fruit of high nutritive value, delicious in taste with an attractive aroma. Due to their antioxidant and therapeutic potential, mango fruits are receiving special attention in biochemical and pharmacognosy-based studies. Fruit quality determines consumer's acceptance, and hence, understanding the physiological, biochemical, and molecular basis of fruit development, maturity, ripening, and storage is essential. Transcriptomic, metabolomic, proteomic, and molecular genetic approaches have led to the identification of key genes, metabolites, protein candidates, and quantitative trait loci that are associated with enhanced mango fruit quality. The major pathways that determine the fruit quality include amino acid metabolism, plant hormone signaling, carbohydrate metabolism and transport, cell wall biosynthesis and degradation, flavonoid and anthocyanin biosynthesis, and carotenoid metabolism. Expression of the polygalacturonase, cutin synthase, pectin methyl esterase, pectate lyase, β-galactosidase, and ethylene biosynthesis enzymes are related to mango fruit ripening, flavor, firmness, softening, and other quality processes, while genes involved in the MAPK signaling pathway, heat shock proteins, hormone signaling, and phenylpropanoid biosynthesis are associated with diseases. Metabolomics identified volatiles, organic acids, amino acids, and various other compounds that determine the characteristic flavor and aroma of the mango fruit. Molecular markers differentiate the mango cultivars based on their geographical origins. Genetic linkage maps and quantitative trait loci studies identified regions in the genome that are associated with economically important traits. The review summarizes the applications of omics techniques and their potential applications toward understanding mango fruit physiology and their usefulness in future mango breeding.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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