Green light enhances the phytochemical preservation of lettuce during postharvest cold storage
Notice bibliographique
Résumé
The postharvest lighting environment is a main factor that influences quality preservation for harvested biomass. The objective of this study was to evaluate postharvest changes in bioactive compounds of lettuce with different storage light spectra. The effects of green LEDs with peaks at 500 nm and 530 nm, white LEDs (400-700 nm), and dark storage were evaluated, where light intensity (10 μmol m-2 s-1) and photoperiod (12 h per day) were constant with air temperature at 5°C over the 14 d treatment period. Lettuce stored with 500 nm and 530 nm green LEDs exhibited 1474.5% and 1451.8% (approximately 15.7 and 15.5 times) higher antioxidant activity, respectively, compared to dark storage. Significant improvements in total phenolic content, and 67.5% and 64.8% increases in total soluble solids with 530 nm and 500 nm green LEDs over dark storage were discerned. Exposure to 530 nm green LEDs led to 128.2% (approximately 2.28 times) higher anthocyanin content, a 26.2% increase in carotenoids, and a 95% rise in flavonoid content compared to dark storage. Increases of 26.4% and 16.0% in chlorophyll a content in lettuce stored under 500 nm and 530 nm green LEDs, respectively, and 65.6% and 46.6% rises in the Chlorophyll a/b ratio were observed. Compared to dark storage, green LEDs (500 nm) resulted in a 13.5% higher total chlorophyll content. Findings underscore the positive impact of green LEDs on the nutritional quality of lettuce, providing insight for postharvest practices.
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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 ».