Untargeted metabolomic analysis of strawberries exposed to pulsed electric fields and cold plasma before postharvest storage
Notice bibliographique
Résumé
After being harvested, strawberries experience a decline in nutrients and anthocyanins, which is further exacerbated by their vulnerability to plant pathogen-related decay. As postharvest losses encompass up to 50 % of total production, the development of a physical method complementary to refrigeration to reduce these losses is a goal pursued globally, given a global market of US$19 B per year. In this study, two non-thermal technologies, pulsed electric fields (PEF) and cold plasma (CP), were used to evaluate their effectiveness in maintaining phytochemical integrity in exposed strawberries. A PEF treatment of 1 pulse at 1 kV/cm field strength in 3 L of tap water could significantly alter the volatile and metabolomic composition of the fruit, while simultaneously reducing its firmness during cold storage. However, subjecting the fruit to a CP treatment at 15 % (210 watts) for 1 min did not impact the quality parameters. Furthermore, unlike the PEF treatment, the strawberries retained their firmness during storage and exhibited a consistent volatile and metabolomic profile. Based on these results, CP treatment enhances firmness and maintains the compounds found in strawberries, meanwhile, while PEF treatment might not be ideal for preserving the physicochemical parameters of fruit
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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 | 0,001 |
| 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 ».