A comparative metabolomics investigation of flavonoid variation in faba bean flowers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Faba bean (Vicia faba L.) flowers are edible and used as garnishes because of their aroma, sweet flavor and attractive colors. Anthocyanins are the common plant pigments that give flowers their vivid colors, whereas non-anthocyanin flavonoids can serve as co-pigments that can modify the color intensity of flowers. OBJECTIVES: To explore the polyphenol diversity and differences in standard and wing petals of faba bean flowers; and identify glycosylated flavonoids that contribute to flower color. METHODS: Flower standard and wing petals from 30 faba bean genotypes (eight color groups with a total of 60 samples) were used for polyphenol extraction. Samples were analyzed using a targeted method and a semi-untargeted analysis using liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) combined with photodiode array (PDA) detection. Compound Discoverer software was used for polyphenol identification and multivariate analysis. RESULTS: The semi-untargeted analysis guided by the PDA detected 90 flavonoid metabolites present in faba bean flower petals. Ten anthocyanins largely influenced the flower colors, but other flavonoids (63 flavonols and 12 flavones) found with variable levels in different flower color groups appeared to also influence color, especially in mixed colors. CONCLUSION: Analysis of the different colored faba bean flowers confirmed that the color variation between the flowers was mainly controlled by anthocyanins in brown, red and purple-red flowers. Of the other flavonoids, multiglycosylated kaempferols were abundant in white and brown flowers, monoglycosylated kaempferols were common in red and purple-red flowers, and quercetin and apigenin glycosides were abundant co-pigments in purple-red flowers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».