PREDICTION OF DAYS AFTER ANTHESIS O

PREDICTION OF DAYS AFTER ANTHESIS OF DEVELOPING TOMATO (SOLANUM LYCOPERSICUM) FRUIT FROM BLOSSOM-END CHANGES IN COLOR
ABSTRACT
The development of mathematical models to predict the physiological status of a developing fruit can be a useful tool to reduce the variation in fruit response to postharvest treatments. The objective of this study was to develop a mathematical model to predict Days After Anthesis (DAA) in tomato fruit from changes in the blossom end color. Around 160 tomato flowers from 40 plants of a tomato cultivar ‘Rutgers’ and the nearly isogenic line tomato ripening mutant rin were tagged after artificial pollination and allowed to fruit set. The quantification of color was done from 5 to 85 DAA every 5 days in the tomato fruit blossom-end of both ‘Rutgers’ and mutant rin using a a Minolta chroma meter CR-300 set in the L*, a* and b* color space. The predictive model was developed using the stepwise procedure in forward selection with DAA as the response variable and all the possible combinations between the next group of regressor: L*, a* and b*, square L*, a* and b*, chroma and Hue angle calculated from measured a* and b* values. It was used the F statistic, mean square error, coefficient of determination, Mallows coefficient and distribution of residuals around zero as indicators of model prediction’s efficiency. Correlation coefficients between the different variables measured and the DAA were calculated. The reliability of the statistical analysis was tested by using the nearly isogenic line of ‘Rutgers’: The non-ripening mutant rin as a comparative control. It was concluded that the statistical procedure used is robust and sensitive enough to identify data not suitable for developing a good predictive model. Also, it is possible to predict the days after anthesis of a developing tomato fruit from changes in the blossom-end color with almost 80% of accuracy.

1. INTRODUCTION
Studies of the postharvest life of tomato fruit frequently require to control the physiological status of the fruit. In order to do that, usually not senescent flowers are pollinated by hand and tagged to know the day after anthesis of the fruit. This procedure usually takes a long time and effort. This is particularly true for experiments in which a new protocol for postharvest treatment and storage of tomato fruit is being tested. In this context, the development of a tool to know the physiological status of the fruit without the need of tagging flowers can help to save a lot of time. Also, it will be advantageous if this tool entails a non-destructive technique. To our knowledge, there is only one experiment in which it was attempted to analyze the changes in color during development with the goal to predict the stage of tomato fruit development by laser-induced fluorescence using a wavelength of 266. In this study a correlation of 0.78 and-0.513 was found for the carotenoids/flavonoids and carotenoid/chlorophyll ratios, indicating that this methodology can be used to predict the developmental stage of tomato (Lai et al., 2007). Furthemore, there is a study in which the optical properties of fresh cut tomato at different stages of development was evaluated (Lana et al., 2006). Also, color determination in tomato epicarp at room temperature as well as under refrigeration was evaluated using computer vision system, in which the digitalization of images was performed based on the L*, a* and b* coordinates (Pereira et al., 2012). Besides, fluorescence imaging had been tested for assessing maturity in apple (Greer, 2005; Noh et al., 2007), grape berries (Kolb et al., 2006), papaya fruit (Bron et al., 2004) and mango fruit (Jacobi et al., 1998). By other side, models to predict other characteristics had been developed in tomato, like prediction of the changes in fruit cell number during development (Bertin et al., 2003), prediction of tomato fruit transpiration (Leonardi et al., 1999), a biophysical model to predict fruit growth (Fishman and Genard, 1998), dry matter accumulation (Bussieres, 1995), water import rate (Bussieres, 1994). It is possible through simulation to evaluate the quality of a final products in order to identify critical points during postharvest handling and to adjust or improve the decision making related to harvest dates and product commercialization. Adequate models should be mechanistic enough to give a representative description of physiological processes and explain variations in some quality traits (Tijskens et al., 2010; Vazquez-Cruz et al., 2010). However, to our knowledge, no papers had been published reporting a model to predict the stage of tomato development based on changes in skin color. The measurement of the normal phenotypical changes during tomato fruit ripening can be used to predict the developmental stage of the fruit in a nondestructive way. The ripening phenomena in many fruits is accompanied by changes in skin and pulp color (Monselise, 1986). In the case of tomato fruit, a

Kết quả (Việt) 1:

DỰ BÁO NGÀY SAU KHI NỞ PHÁT TRIỂN CÀ CHUA (SOLANUM LYCOPERSICUM) TRÁI CÂY TỪ KẾT THÚC HOA THAY ĐỔI MÀUTÓM TẮTThe development of mathematical models to predict the physiological status of a developing fruit can be a useful tool to reduce the variation in fruit response to postharvest treatments. The objective of this study was to develop a mathematical model to predict Days After Anthesis (DAA) in tomato fruit from changes in the blossom end color. Around 160 tomato flowers from 40 plants of a tomato cultivar ‘Rutgers’ and the nearly isogenic line tomato ripening mutant rin were tagged after artificial pollination and allowed to fruit set. The quantification of color was done from 5 to 85 DAA every 5 days in the tomato fruit blossom-end of both ‘Rutgers’ and mutant rin using a a Minolta chroma meter CR-300 set in the L*, a* and b* color space. The predictive model was developed using the stepwise procedure in forward selection with DAA as the response variable and all the possible combinations between the next group of regressor: L*, a* and b*, square L*, a* and b*, chroma and Hue angle calculated from measured a* and b* values. It was used the F statistic, mean square error, coefficient of determination, Mallows coefficient and distribution of residuals around zero as indicators of model prediction’s efficiency. Correlation coefficients between the different variables measured and the DAA were calculated. The reliability of the statistical analysis was tested by using the nearly isogenic line of ‘Rutgers’: The non-ripening mutant rin as a comparative control. It was concluded that the statistical procedure used is robust and sensitive enough to identify data not suitable for developing a good predictive model. Also, it is possible to predict the days after anthesis of a developing tomato fruit from changes in the blossom-end color with almost 80% of accuracy.1. GIỚI THIỆUStudies of the postharvest life of tomato fruit frequently require to control the physiological status of the fruit. In order to do that, usually not senescent flowers are pollinated by hand and tagged to know the day after anthesis of the fruit. This procedure usually takes a long time and effort. This is particularly true for experiments in which a new protocol for postharvest treatment and storage of tomato fruit is being tested. In this context, the development of a tool to know the physiological status of the fruit without the need of tagging flowers can help to save a lot of time. Also, it will be advantageous if this tool entails a non-destructive technique. To our knowledge, there is only one experiment in which it was attempted to analyze the changes in color during development with the goal to predict the stage of tomato fruit development by laser-induced fluorescence using a wavelength of 266. In this study a correlation of 0.78 and-0.513 was found for the carotenoids/flavonoids and carotenoid/chlorophyll ratios, indicating that this methodology can be used to predict the developmental stage of tomato (Lai et al., 2007). Furthemore, there is a study in which the optical properties of fresh cut tomato at different stages of development was evaluated (Lana et al., 2006). Also, color determination in tomato epicarp at room temperature as well as under refrigeration was evaluated using computer vision system, in which the digitalization of images was performed based on the L*, a* and b* coordinates (Pereira et al., 2012). Besides, fluorescence imaging had been tested for assessing maturity in apple (Greer, 2005; Noh et al., 2007), grape berries (Kolb et al., 2006), papaya fruit (Bron et al., 2004) and mango fruit (Jacobi et al., 1998). By other side, models to predict other characteristics had been developed in tomato, like prediction of the changes in fruit cell number during development (Bertin et al., 2003), prediction of tomato fruit transpiration (Leonardi et al., 1999), a biophysical model to predict fruit growth (Fishman and Genard, 1998), dry matter accumulation (Bussieres, 1995), water import rate (Bussieres, 1994). It is possible through simulation to evaluate the quality of a final products in order to identify critical points during postharvest handling and to adjust or improve the decision making related to harvest dates and product commercialization. Adequate models should be mechanistic enough to give a representative description of physiological processes and explain variations in some quality traits (Tijskens et al., 2010; Vazquez-Cruz et al., 2010). However, to our knowledge, no papers had been published reporting a model to predict the stage of tomato development based on changes in skin color. The measurement of the normal phenotypical changes during tomato fruit ripening can be used to predict the developmental stage of the fruit in a nondestructive way. The ripening phenomena in many fruits is accompanied by changes in skin and pulp color (Monselise, 1986). In the case of tomato fruit, a

Kết quả (Việt) 2:

DỰ BÁO NGÀY SAU nở PHÁT TRIỂN CÀ CHUA (Solanum lycopersicum) TỪ TRÁI THAY ĐỔI BLOSSOM-END TRÊN COLOR
TÓM TẮT
Sự phát triển của các mô hình toán học để dự đoán tình trạng sinh lý của một loại trái cây đang phát triển có thể là một công cụ hữu ích để giảm sự biến đổi trong phản ứng trái cây để điều trị sau thu hoạch . Mục tiêu của nghiên cứu này là để phát triển một mô hình toán học để dự đoán ngày Sau khi nở (DAA) trong quả cà chua từ những thay đổi trong màu hoa cuối. Khoảng 160 hoa cà chua từ 40 nhà máy của một quả cà chua giống 'Rutgers' và dòng cà chua gần isogenic chín rin đột biến đã được gắn thẻ sau khi thụ phấn nhân tạo và cho phép đậu trái. Định lượng màu sắc đã được thực hiện 5-85 DAA mỗi 5 ngày trong quả cà chua hoa-end của cả hai 'Rutgers và rin đột biến sử dụng aa Minolta Chroma mét CR-300 thiết lập trong L *, a * ​​và b * không gian màu . Các mô hình dự báo được phát triển bằng cách sử dụng quy trình từng bước trong việc lựa chọn phía trước với DAA như biến phản ứng và tất cả các kết hợp có thể có giữa nhóm tiếp theo của regressor: L *, a * ​​và b *, vuông L *, a * ​​và b *, chroma và góc Huế tính từ đo a * và b * giá trị. Nó được sử dụng số liệu thống kê F, có nghĩa là lỗi vuông, hệ số xác định, hệ số Mallows và phân phối các phần dư của khoảng không như các chỉ số về hiệu quả mô hình dự báo của. Hệ số tương quan giữa các biến số khác nhau và đo DAA được tính toán. Độ tin cậy của phân tích thống kê đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dòng gần isogenic của 'Rutgers': Các phi chín rin đột biến như một điều khiển so sánh. Đó là kết luận rằng thủ tục thống kê dùng là mạnh mẽ và đủ nhạy cảm để xác định dữ liệu không thích hợp cho việc phát triển một mô hình dự đoán tốt. Ngoài ra, nó có thể dự đoán những ngày sau khi nở của một quả cà chua phát triển từ những thay đổi trong màu sắc hoa cấp với gần 80% độ chính xác. 1. GIỚI THIỆU Các nghiên cứu về cuộc sống sau thu hoạch trái cây cà chua thường xuyên yêu cầu để kiểm soát tình trạng sinh lý của cây. Để làm điều đó, thường không hoa lão hóa được thụ phấn bằng tay và được gắn thẻ để biết ngày sau khi nở của quả. Quy trình này thường mất một thời gian dài và nỗ lực. Điều này đặc biệt đúng đối với các thí nghiệm trong đó một giao thức mới cho điều trị và lưu trữ của quả cà chua sau thu hoạch đang được thử nghiệm. Trong bối cảnh này, việc phát triển một công cụ để biết tình trạng sinh lý của cây mà không cần gắn thẻ hoa có thể giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian. Ngoài ra, nó sẽ được thuận lợi nếu công cụ này đòi hỏi một kỹ thuật không phá hủy. Theo hiểu biết của chúng tôi, chỉ có một thí nghiệm trong đó nó đã cố gắng phân tích những thay đổi về màu sắc trong phát triển với mục tiêu để dự đoán các giai đoạn phát triển cây cà chua bằng huỳnh quang tia laser gây ra bằng cách sử dụng bước sóng 266. Trong nghiên cứu này là một tương quan 0,78 và 0,513 đã được tìm thấy cho các carotenoid / flavonoid và carotenoid tỷ / chất diệp lục, chỉ ra rằng phương pháp này có thể được sử dụng để dự đoán các giai đoạn phát triển của cà chua (Lai et al., 2007). Furthemore, có một nghiên cứu trong đó các tính chất quang học của cà chua tươi cắt ở các giai đoạn phát triển khác nhau được đánh giá (Lana et al., 2006). Ngoài ra, xác định màu sắc trong epicarp cà chua ở nhiệt độ phòng cũng như trong tủ lạnh được đánh giá sử dụng hệ thống thị giác máy tính, trong đó, số hóa các hình ảnh đã được thực hiện dựa trên L *, a * ​​và b * tọa độ (Pereira et al., 2012) . Bên cạnh đó, hình ảnh huỳnh quang đã được thử nghiệm để đánh giá sự trưởng thành trong táo (Greer, 2005;. Noh et al, 2007), quả nho (. Kolb et al, 2006), trái cây đu đủ (Bron et al., 2004) và trái cây xoài ( Jacobi et al., 1998). Bởi phía bên kia, các mô hình để dự đoán các đặc điểm khác đã được phát triển trong cà chua, như dự đoán những thay đổi trong số lượng tế bào quả trong phát triển (Bertin et al., 2003), dự đoán của cà chua hơi trái cây (Leonardi et al., 1999), một mô hình sinh học để dự đoán tăng trưởng trái cây (Fishman và Genard, 1998), sự tích lũy chất khô (Bussieres, 1995), tỷ lệ nhập khẩu nước (Bussieres, 1994). Có thể thông qua mô phỏng để đánh giá chất lượng của một sản phẩm cuối cùng để xác định các điểm quan trọng trong quá trình xử lý sau thu hoạch và điều chỉnh hoặc cải thiện các quyết định liên quan đến ngày thu hoạch và thương mại hóa sản phẩm. Mô hình đầy đủ nên được cơ giới, đủ để cung cấp cho một mô tả đại diện của các quá trình sinh lý và giải thích sự thay đổi trong một số đặc tính chất lượng (Tijskens et al, 2010;. Vazquez-Cruz et al, 2010).. Tuy nhiên, để hiểu biết của chúng tôi, không có giấy tờ đã được công bố báo cáo một mô hình để dự đoán các giai đoạn phát triển cà chua dựa trên những thay đổi về màu da. Việc đo những thay đổi kiểu hình bình thường trong cà chua chín trái cây có thể được sử dụng để dự đoán giai đoạn phát triển của trái cây trong một cách không phá hủy. Các hiện tượng chín trong nhiều loại trái cây được đi kèm với những thay đổi ở da và màu bột (Monselise, 1986). Trong trường hợp của quả cà chua, một