MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360874
■00520260202105631
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798297633681
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32331739
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a664.12
■1001  ▼aAbugu,  Modesta  Nnedinso.
■24510▼aVolatile  Composition,  Sensory  Attributes  and  Quantitative  Trait  Loci  (QTLs)  Associated  With  Flavor  Traits  in  Cooked  Sweetpotato  (Ipomoea  batatas)
■260    ▼a[Sl]▼bNorth  Carolina  State  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a212  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Yencho,  G.  Craig;Iorizzo,  Massimo.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--North  Carolina  State  University,  2025.
■520    ▼aConsumers  have  identified  flavor  as  one  of  the  major  traits  that  drive  the  consumption  and  liking  of  cooked  sweetpotato.  Knowledge  of  the  key  flavor-related  volatile  organic  compounds  (VOCs)  are  also  highly  valuable  for  breeders  as  they  seek  to  develop  new  varieties  for  various  industry  segments.  However,  the  lack  of  phenotypic  data  and  modern  breeding  tools  limits  the  selection  of  consumer  preferred  varieties  and  development  of  new  flavor  types  for  different  markets.  To  bridge  this  gap,  we  carried  out  three  studies  focused  on:  1)  understanding  the  nature  of  VOCs  in  cooked  sweetpotato;  2)  identifying  the  key  compounds  that  drive  unique  flavor  attributes;  and  3)  exploring  the  genetics  of  these  important  VOCs.In  Chapter  one,  we  review  the  sweetpotato  VOCs  identified  in  the  literature  and  summarize  how  these  VOCs  influence  sensory  perception  and  consumer  preferences.  Over  400  VOCs  have  been  identified  in  cooked  sweetpotato  with  over  76  known  to  be  aroma  active.  Suggested  mechanisms  of  formation  of  these  active  aroma  VOCs  are  described.  However,  specific  compounds  that  drive  flavor  in  cooked  sweetpotato  are  yet  to  be  fully  characterized. To  aid  the  characterization  of  these  VOCs,  Chapter  two  focused  on  identifying  key  predictors  of  sweetpotato  flavor  through  modelling  the  compounds  identified  in  a  biparental  sweetpotato  genetic  mapping  population  (n  =  416)  with  the  flavor  attributes  identified  in  a  subset  of  the  population  (n  =  42)  using  Partial  Least  Square  regression  (PLS).  1284  VOCs  differentiated  the  416  genotypes,  among  which  240  were  annotated  in  mass  spectra  matching.  Additionally,  the  42  genotypes  were  differentiated  by  12  flavor  attributes  and  297  VOCs,  including  158  not  previously  reported  in  sweetpotato.  "Sweetpotato",  "caramel/sweet  aromatics",  "cooked  carrot",  "pumpkin/squash",  and  "floral"  were  dominant  distinguishing  flavors,  positively  associated  with  benzyl  mandelate,  2-furanmethanol,  D-limonene,  (-)-cis-myrtanol,  and  δ  -3-carene  respectively.  Significant  but  less  distinguishing  flavors  were  "baked  potato",  "roasted  chestnut",  "earthy",  "cooked  green",  and  "sharp/sour  aromatics",  which  were  positively  associated  with  2(5H)-  furanone,  (Z)-4-hexen-1-ol,  2  unidentified  VOCs,  nerol  oxide,  (-)-myrtenol,  and  phenylethyl  alcohol.  The  knowledge  obtained  from  the  VOCs,  and  sensory  and  prediction  analyses  form  a  basis  for  targeted  flavor  improvement  by  breeding.Understanding  the  genetic  basis  and  identification  of  major  or  minor  quantitative  trait  loci  (QTLs)  underlying  the  flavor  traits  may  enable  marker-assisted  selection  strategies  in  sweetpotato  breeding  programs.  In  Chapter  three,  we  explored  the  genetic  basis  of  the  important  flavor  traits  identified  in  the  previous  study,  using  a  QTL  analysis  of  178  VOCs.  88  major-effect  QTLs  associated  with  65  VOCs  were  detected  in  one  growing  season.  Among  them,  31  QTLs  were  identified  for  sesquiterpenes,  while  15  and  4  QTLs  were  identified  for  monoterpenes,  and  carotenoid  derived  VOCs  respectively.  No  QTLs  were  identified  for  the  Maillard  Reaction  (MR)  compounds  which  are  known  to  predict  "sweetpotato"  and  "caramel"  flavor,  suggesting  that  their  formation  is  not  genetically  controlled.  However,  significant  QTLs  were  detected  for  monoterpenes  and  apocarotenoids  that  positively  predict  "cooked  carrot"  flavor.  This  research  will  provide  valuable  insights  on  the  components  of  sweetpotato  flavor  to  guide  breeders  in  developing  new  varieties  that  will  ultimately  enhance  consumer  experience.Finally,  in  Chapter  four,  we  present  a  narrative  review  paper  on  the  impact  of  international  aid  investment  in  plant  breeding  research  in  Sub-Saharan  Africa  (SSA),  using  root  and  tuber  crops  (Cassava,  Sweetpotato,  Yams,  Plantains/Bananas  and  Potato)  as  a  case  study.  Our  review  shows  that  investment  in  plant  breeding  research  has  significantly  improved  technology  transfer,  and  availability  of  new  tools  for  development  of  new/improved  varieties.  However,  translating  these  tools  to  the  development  of  improved  varieties  and  uptake  by  farmers  has  not  been  completely  successful.  This  is  due,  in  part,  to  our  lack  of  knowledge  and  ability  to  breed  for  texture  and  flavor  traits  that  consumers  prefer.  In  summary,  advancing  plant  breeding  research  for  development  in  SSA  requires  time,  autonomy,  an  appreciation  of  agronomic  and  regional  flavor  characteristics  and  a  more  decentralized  funding  structure  for  local  needs  to  be  met.
■590    ▼aSchool  code:  0155.
■650  4▼aSucrose
■650  4▼aVolatile  organic  compounds--VOCs
■650  4▼aFood  science
■650  4▼aCooking
■650  4▼aCarbohydrates
■650  4▼aChemistry
■650  4▼aAmino  acids
■650  4▼aCrops
■650  4▼aScientific  imaging
■650  4▼aChromatography
■650  4▼aLipids
■650  4▼aHorticulture
■650  4▼aMass  spectrometry
■650  4▼aAldehydes
■650  4▼aAgricultural  research
■650  4▼aSensory  perception
■650  4▼aDehydration
■650  4▼aGlucose
■650  4▼aCarotenoids
■650  4▼aCorrelation  analysis
■650  4▼aFlavors
■650  4▼aMetabolites
■653    ▼aSweetpotato
■653    ▼aVolatile  organic  compounds
■653    ▼aPartial  Least  Square  regression
■690    ▼a0471
■690    ▼a0485
■690    ▼a0359
■71020▼aNorth  Carolina  State  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-04B.
■790    ▼a0155
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360874▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서