Comparative metabolomics reveals complex metabolic shifts associated with nitrogen-induced color development in mature pepper fruit
Notice bibliographique
Résumé
Pigments derived from red pepper fruits are widely used in food and cosmetics as natural colorants. Nitrogen (N) is a key nutrient affecting plant growth and metabolism; however, its regulation of color-related metabolites in pepper fruit has not been fully elucidated. This study analyzed the effects of N supply (0, 250, and 400 kg N ha-1) on the growth, fruit skin color, and targeted and non-target secondary metabolites of field-grown pepper fruits at the mature red stage. Overall, 16 carotenoids were detected, of which capsanthin, zeaxanthin, and capsorubin were the dominant ones. N application at 250 kg ha-1 dramatically increased contents of red pigment capsanthin, yellow-orange zeaxanthin and β-carotene, with optimum fruit yield. A total of 290 secondary metabolites were detected and identified. The relative content of most flavonoids and phenolic acids was decreased with increasing N supply. Correlation analysis showed that color parameters were highly correlated with N application rates, carotenoids, flavonoids, phenolic acids, lignans, and coumarins. Collectively, N promoted carotenoid biosynthesis but downregulated phenylpropanoid and flavonoid biosynthesis, which together determined the spectrum of red color expression in pepper fruit. Our results provide a better understanding of the impact of N nutrition on pepper fruit color formation and related physiology, and identification of target metabolites for enhancement of nutritional quality and consumer appeal.
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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 ».