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Enregistrement W4412421804 · doi:10.1016/j.lwt.2025.118145

Integrated metabolomic and transcriptomic analysis reveals the molecular basis of flavor formation in fresh edible Chinese olive (Canarium album): Insights into flavonoid and amino acid metabolism

2025· article· en· W4412421804 sur OpenAlexaff
Ruilian Lai, Yu Long, Zhong Wang, Chaogui Shen, Weiqiang Xiao, Xiaoxia Wei, Duo Lai, Rujian Wu

Notice bibliographique

RevueLWT · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture and Rural Affairs of the People's Republic of ChinaChinese Academy of Agricultural SciencesNatural Science Foundation of Fujian Province
Mots-clésMetabolomicsFlavonoidFlavorTranscriptomeBiologyAmino acid metabolismChemistryBotanyFood scienceMetabolismBiochemistryGeneBioinformaticsGene expressionAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinese olive is a characteristic fruit of southern China, exhibits significant flavor variation among cultivars. To investigate the molecular basis of flavor formation in fresh edible Chinese olive cultivars and identify the key metabolites and genes involved in this process, the metabolomics and transcriptomics were used to compare metabolite profiles and gene expressions among non-fresh edible (CY), sweet aftertaste (HG), and mild flavor (MF) cultivars. A total of 934 differentially accumulated metabolites were identified, primarily categorized into terpenoids, flavonoids, amino acids, lipids, sugars and alcohols, organic acids, and polyphenols. Compared with CY, flavonoid was significantly decreased in both HG and MF cultivars, while the levels of glutamic acid and aspartic acid were significantly increased in HG cultivars. Integrated metabolomic and transcriptomic analysis identified the candidate genes related to the biosynthesis of these compounds. The findings indicated that the reduction in flavonoid reduced astringency in fresh edible cultivars. Meanwhile, the increase in umami-related amino acids contributed to the sweet aftertaste of HG culitvars.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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