Impact of Genetics and Environment on Cranberry Fruit Metabolites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.) is a highly consumed fruit found in foods and supplements and grown throughout northern North America. Its tart flavor makes it a common food ingredient, rather than being directly consumed as fresh fruit. OBJECTIVE: Cranberry fruit samples of 15 genotypes (cultivars and accessions) grown in 16 locations in 4 states (MA, NJ, OR, and WI) and a Canadian province (British Columbia) were analyzed by mass spectrometry. Data were analyzed using chemometric methods to determine the correlation of composition with geographic location. METHOD: 214 cranberry samples were analyzed by nontargeted fuzzy chromatography-direct injection mass spectrometry. Data were collected for 206 ions and analyzed by multifactorial multivariate-analysis of variance-principal component analysis (MFMV-ANOVA-PCA). RESULTS: Sample composition varied statistically (P < 0.001) with respect to the major experimental factors (state/province, growing location, genotype, and analytical batch) and cross factors (genotype-state/province and genotype-growing location). PCA score plots verified a systematic variation with respect to 42 genotype-state/province pairs and 82 genotype-growing location pairs. PCA variable loadings identified major ions that varied with each of the major factors and cross factors and 56 ions were annotated. The location-ion count matrix was transposed and analyzed by hierarchical cluster analysis (HCA) producing dendrograms that grouped ions with respect to metabolic pathways for either the genotype-state/province or genotype-growing location pairs. Annotation of the ions in the hierarchical clusters allowed evaluation of the impact of genetics and location on compounds of interest. Ions expected to correlate with fruit quality measurements (brix, titratable acid, total anthocyanins, and total pro-anthocyanidins) were identified. CONCLUSIONS: This study demonstrates that mass spectral data coupled with chemometric analysis is a valuable tool for predicting the composition of specific genotypes for specific growing locations. HIGHLIGHTS: The general design of this study can be used as a model for other food plants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».