Deciphering the metabolic patterns of cashew apple ripening process: A comprehensive non-targeted metabolomics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Metabolite changes during the ripening process of cashew apples are crucial for their quality development. A total of 2379 metabolites were isolated and identified from fresh cashew apples at four different ripening stages using UHPLC-MS. Metabolite set enrichment analysis (MSEA) revealed that the differential metabolites in CA2_vs_CA1, CA3_vs_CA2, and CA4_vs_CA3 comparisons were mainly enriched in amino acids and peptides, steroids, pyrimidines, and fatty acids and conjugates, etc. Volcano plot analysis identified 631, 384, and 392 upregulated metabolites, and 625, 923, and 392 downregulated metabolites in CA2_vs_CA1, CA3_vs_CA2, and CA4_vs_CA3 comparisons, respectively. KEGG pathway enrichment analysis demonstrated that these differential metabolites were primarily involved in aminoacyl-tRNA biosynthesis, purine metabolism, and glycine, etc. Notably, the differential metabolites in CA4_vs_CA3 showed the highest enrichment in d-glutamine and D-glutamate metabolism, as well as phenylalanine. The metabolic profile of cashew apples revealed stage-specific patterns during ripening, offering key insights for optimizing harvest, storage, and processing.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».