Advances in reactive oxygen species detection across biological systems with relevance to postharvest research
Notice bibliographique
Résumé
• Overview of ROS detection tools across biological systems and contexts. • Limited imaging use identified in postharvest ROS detection workflows. • IVIS shows promise for studying oxidative stress in fresh produce. • Hybrid techniques offer improved accuracy in oxidative stress detection. • AI integration enhances monitoring and prediction of oxidative stress. Reactive oxygen species (ROS) are molecules that have gained considerable interest in many fields, including biomedical research, plant biology, and postharvest science. Accurate detection and a thorough understanding of their dynamics are essential to unravel the oxidative stress and redox signaling pathways in which they are involved. This review provides a detailed overview of conventional and emerging approaches for ROS detection, comprising spectrophotometry, chromatography, electrochemical detection, fluorescence and luminescence assays, as well as advanced imaging platforms such as confocal laser scanning microscopy (CLSM), fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM), and in vivo imaging system (IVIS). The manuscript also highlights the fundamental principles, advantages, limitations, and various applications across biological systems, with a specific focus on postharvest plant research. Given the inherent limitations of each method in terms of sensitivity, specificity, spatiotemporal resolution, and in vitro or in vivo applicability, this review pointed out the need for multimodal strategies and more specific and stable probes, as well as the integration of ROS detection with omics technologies and AI-based analysis tools. In addition, we pointed out the underutilized potential of imaging platforms such as IVIS for non-invasive, real-time monitoring of ROS in fruits and vegetables during postharvest storage. By linking technology breakthroughs to plant physiology, this review provides insights that may help in choosing appropriate techniques based on experimental objectives and contribute to redox research in plant systems for better postharvest quality management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».