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Enregistrement W4405900841 · doi:10.1021/acs.jafc.4c08975

Dynamic Metabolomic Changes in the Phenolic Compound Profile and Antioxidant Activity in Developmental Sorghum Grains

2024· article· en· W4405900841 sur OpenAlexaff
Carolina Thomaz dos Santos D’Almeida, Marie‐Hélène Morel, Nancy Terrier, Hamza Mameri, Mariana Simões Larraz Ferreira

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensImpactIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Estado do Rio de JaneiroFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMetabolomicsSorghumAntioxidantChemistryFood scienceBiologyBiochemistryChromatographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Phenolic compounds (PC) were analyzed by UHPLC-ESI-QTOF-MS E in two sorghum genotypes, harvested in two growing seasons (GS) at five distinct days after flowering (DAF) to evaluate how genotype/GS influences the PC synthesis and antioxidant capacity during grain growth. Total phenolic contents were strongly correlated with antioxidant capacity ( r > 0.9, p < 0.05). Globally, 97 PC were annotated, including 20 PC found irrespective of the grain developmental stage and genotype/GS. The phenolic profile clearly differs between stages: phenolic acids were the most abundant class in early stages (50%), and flavonoid accumulation becomes predominant in late ones (3/5 of total ion abundance). Dimeric and trimeric tannins were identified even in 10DAF grains. Chemometry revealed great PC variability between genotypes (27%) and important biomarkers of GS differentiation (e.g., ferulic acid). This work can input open databases of PC and paves the way to understand biosynthetic pathways of PC in sorghum and future sorghum selection

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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