A comprehensive profiling of phenolic compounds and antioxidant activities of 24 varieties of red raspberry cultivated in Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Red raspberries, valued for their nutrients and bioactive compounds, have broad uses in processing and healthy products. However, limited comprehensive research focused on the comparison of phenolic compounds of red raspberry, especially species cultivated in Northeast China, has been reported. This study aimed to conduct a thorough investigation of 24 red raspberry varieties in Northeast China for the first time, evaluating their phenolic compounds and antioxidant capacities. The results showed that 'DNS1' had the highest total phenolic content (TPC), 'Willamette' had the highest total flavonoid content (TFC), and 'Boyne' had the highest total anthocyanin content (TAC). Phenolic compounds in red raspberries were predominantly found in esterified form, while glycosylated phenolics should not be overlooked. Chlorogenic acid, cryptochlorogenic acid, ellagic acid, and arbutin were the main phenolic compounds, and the distribution of their contents varied between varieties. The antioxidant activity in the red raspberry had a close association with the content of phenolic compounds. Principal component analysis (PCA) showed that phenolic compounds and antioxidant activities were higher in samples from 'DNS1', 'Boyne', 'Beijing10', 'DNS5', and 'Willamette' varieties. These varieties should be given priority in breeding programs that aim to boost the utility and bioactive profile of red raspberries. PRACTICAL APPLICATION: Red raspberry is becoming a desirable commercially grown fruit species and is viewed as a new functional food. In this context, this research offers strong support for confirming the quality of 24 varieties of red raspberry and plays a critical role in the food industry. It also indicates the potential sources of superior varieties of red raspberry, which are advantageous for growers and consumers in search of high-quality red raspberry varieties.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».