Analysis of Volatile Organic Compounds
Notice bibliographique
Résumé
In this study, GC-MS and sensory evaluation were used to analyze the volatile components of the fruits of 2 white M. rubra and 2 purple M. rubra . Meanwhile, their relationship among each other and massion pine ( Pinus massoniana ) were detected. The GC-MS test results showed that, there were 60 volatile organic compounds (VOCs) in 8 categories, including aldehydes, acids, ketones, alcohols, esters, phenols, olefins and alkanes, found in the four M. rubra cultivars. Among which, 32 were found in M. rubra cv “Biqi”, and 25 were found in M. rubra cv “Yongjia”. 18 were both found in M. rubra cv “Shangyu” and M. rubra cv “Yewu”. The three main volatile components of the four M. rubra were different, among which, Yongjia was mainly composed of turpentine-4-alcohol, 1-methyl-4-(1-methyl-ethyl) cyclohexene and turpentinene, accounting for 53.30%. Yewu was caryophyllene, L-turpinol and D-limonene, accounting for 53.77%. Shangyubaiyangmei was composed of pinole-4-alcohol, pinolene, 1,3,8-p-menthotriene, accounting for 61.37%. Biqi were caryophyllene, ethyl acetate and o-isopropyl toluene, accounting for 73.22%. The main components of masson pine resin were α-pinene, camphene, β-pinene, which were different with M. Myrica . At the same time, ISSR molecular marker analysis of bayberry leaves and pine needles showed that Biqi had close relationship with Yewu, Shangyubaiyangmei had close relationship with Yongjia bayberry, but not with Masson's pine. Therefore, it is suggested that the pine aroma of M. Myrica fruit may be the characteristic expression form in the evolutionary process, which is related to the genetic evolution and breeding results, and has nothing to do with masson pine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».