貯蔵中の損傷したコルラ香梨のセンエネセンス品質の同期検出方法

科学分野:

• 農業科学
• 生化学
• 食品科学

背景:

• コルラ香梨は機械的損傷を受けやすく、褐変、センエネセンス、商業的価値の喪失につながります。
• 果実のセンエネセンスを理解し予測することは、収穫後の損失を最小限に抑えるために重要です。

研究 の 目的:

• 酵素および酸化ストレスマーカーを使用して、損傷した梨のセンエネセンス品質を評価する。
• 貯蔵中の損傷した梨のセンエネセンスの予測モデルを開発および最適化する。

主な方法:

• スーパーオキシドジスムターゼ（SOD）、カタラーゼ（CAT）、ペルオキシダーゼ（POD）の活性、およびスーパーオキシド（O2⁻）生成速度と過酸化水素（H2O2）含有量を測定しました。
• 貯蔵中にこれらの指標の変化を、様々な損傷レベルの梨で調査しました。
• センエネセンス予測のために、偏最小二乗回帰（PLSR）、サポートベクター回帰（SVR）、および長短期記憶（LSTM）モデルを構築し、比較しました。

主要な成果:

• 全ての測定されたセンエネセンス指標（SOD、CAT、POD）、O2⁻、H2O2は、貯蔵時間と損傷レベルの増加に伴って増加しました。
• サポートベクター回帰（SVR）マルチ出力モデルは、優れた予測性能を示しました。
• SVRモデルは、全ての主要なセンエネセンス指標の予測において0.95を超えるR²値​​を達成しました。

結論:

• SVRモデルは、損傷した梨のセンエネセンス品質の同期検出のための効果的な方法を提供します。
• 本研究結果は、果実のセンエネセンスメカニズムと品質評価を研究するための理論的根拠を提供します。