Cuticular wax biosynthesis in blueberries (<i>Vaccinium corymbosum</i> L.): Transcript and metabolite changes during ripening and storage affect key fruit quality traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In fruits, cuticular waxes affect fruit quality traits such as surface color at harvest and water loss during postharvest storage. This study investigated the transcriptional regulation of cuticular wax deposition in northern highbush blueberries (Vaccinium corymbosum L.) in relation to fruit water loss and surface color during ripening and postharvest storage, as well as the effects of abscisic acid (ABA)-mediated changes in cuticular wax deposition on these fruit quality traits. Total cuticular wax content (μg∙cm−2) decreased during fruit ripening and increased during postharvest storage. Transcriptome analysis revealed a transcript network for cuticular wax deposition in blueberries. Particularly, five OSC-Likes were identified as putative genes for triterpene alcohol production, with OSC-Like1 and OSC-Like2 encoding mixed amyrin synthases, OSC-Like3 encoding a lupeol synthase, and OSC-Like4 and OSC-Like5 encoding cycloartenol synthases. The expression of three CYP716A-like genes correlated to the accumulation of two triterpene acids oleanolic acid and ursolic acid, the major wax compounds in blueberries. Exogenous ABA application induced the expression of triterpenoid biosynthetic genes and the accumulation of β-amyrin and oleanolic acid, as well as increased the ratio of oleanolic acid to ursolic acid. These changes were associated with reduced fruit water loss. The content of β-diketones was also increased by ABA application, and this increase was associated with increased fruit lightness (measured as L* using CIELAB Color Space by a colorimeter). This study provided key insights on the molecular basis of cuticular wax deposition and its implications on fruit quality traits in blueberries.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».