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Istituto di scienza dell'alimentazione

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Contributo in rivista

Tipo: Articolo in rivista

Titolo: Assessment of volatile profile as potential marker of chilling injury of basil leaves during postharvest storage

Anno di pubblicazione: 2016

Formato: Elettronico Cartaceo

Autori: Rosaria Cozzolino, Bernardo Pace, Maria Cefola, Antonella Martignetti, Matteo Stocchero, Florinda Fratianni, Filomena Nazzaro, Beatrice De Giulio

Affiliazioni autori: Istituto di Scienza dell'Alimentazione; Istituto di Scienze delel Produzioni Alimentari

Autori CNR:

  • MARIA CEFOLA
  • ROSARIA COZZOLINO
  • BEATRICE DE GIULIO
  • FLORINDA FRATIANNI
  • FILOMENA NAZZARO
  • BERNARDO PACE

Lingua: inglese

Abstract: The volatile profile of three sweet basil cultivars, "Italico a foglia larga", "Cammeo" and "Italiano classico", packaged in air at 4 or 12 °C until 9 days, was monitored by solid phase microextraction with GC-MS. Chilling injury (CI) score and electrolyte leakage were also assessed. In total, 71 volatile organic compounds (VOCs) were identified in the headspace of basil samples. A preliminary principal component analysis highlighted the dominant effect of the cultivar on VOCs profiles. Data analysis by post-transformation of projection to latent structures regression (ptPLS2) clarified the role played by time and temperature of storage. Temperature influenced the emission of volatiles during storage, with much lower total volatile emissions at 4 °C compared to 12 °C. Finally, a ptPLS2 regression model performed on VOCs and the two CI parameters allowed selection of 10 metabolites inversely correlated to both CI parameters, which can be considered potential markers of CI in basil leaves.

Lingua abstract: inglese

Rivista:

Food chemistry Applied Science Publishers.
Paese di pubblicazione: Regno Unito
Lingua: inglese
ISSN: 0308-8146

DOI: 10.1016/j.foodchem.2016.06.109

Referee: Sì: Internazionale

Stato della pubblicazione: Published version

Parole chiave:

  • Ocimum basilicum L.
  • Volatile organic compounds
  • Chilling injury
  • Solid phase microextraction
  • Partial least squares regression analysis

Data di accettazione: 29/06/2016

Strutture CNR:

Moduli:

 
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