ABSTRACT This study evaluated the feasibility of using bio-markers to develop statistical models for predicting time to maturity of avocado fruit. The experiment used ‘Mendez#1ʹ and ‘Hass’ as model cultivars. Fruit was sampled bi-weekly from two positions within the tree canopy, namely, inside and outside canopy. Nine fruits per canopy position were sampled from fifteen trees of each cultivar. Mesocarp dry matter content (DM), oil content (OC), D-mannoheptulose and perseitol were assessed from 182 to 294 days after full bloom. Simple and multiple linear regression models were successfully developed to predict the maturity parameters of ‘Mendez#1ʹ and ‘Hass’ avocado fruit. Oil content was the most reliable index for predicting the DM due to the strongest positive and significant correlation (r = 0.76; p < .001). Furthermore, OC remained the only best fit in the DM model after backward elimination that was performed. The DM and oil content (OC) were the most successful variables with a strongest positive and significant (r > 0.7; p < .001) correlation with the number of days to reach maturity, suggesting that these parameters can be used to predict the days to maturity. Therefore, a farmer who keep a record of time after full bloom can use the number of days to predict DM and OC, before starting actual maturity tests. The predictive models from this study can be used to predict OC, DM and time (days) to maturity. D-mannoheptulose and perseitol had non-significant predictive values (p > .05), thus did not fit in both models of predicting avocado maturity.

中文翻译：

---

用于预测从树冠内部和外部收获的“Mendez#1”和“Hass”鳄梨果实成熟度的简单和多元线性回归模型

摘要 本研究评估了使用生物标志物来开发预测鳄梨果实成熟时间的统计模型的可行性。该实验使用'Mendez#1'和'Hass'作为模型栽培品种。每两周从树冠内的两个位置（即树冠内部和外部）对果实进行采样。每个树冠位置从每个品种的 15 棵树中取样 9 个果实。中果皮干物质含量 (DM)、油含量 (OC)、D-甘露庚酮糖和果糖醇在盛开后 182 至 294 天进行评估。成功开发了简单和多元线性回归模型来预测'Mendez#1'和'Hass'鳄梨果实的成熟度参数。由于最强的正相关和显着相关性（r = 0.76；p < .001），含油量是预测 DM 的最可靠指标。此外，在执行后向消除后，OC 仍然是 DM 模型中唯一的最佳拟合。DM 和含油量 (OC) 是最成功的变量，与达到成熟的天数具有最强的正相关性 (r > 0.7; p < .001)，表明这些参数可用于预测天数到成熟。因此，在开始实际成熟度测试之前，记录盛开后时间的农民可以使用天数来预测 DM 和 OC。本研究的预测模型可用于预测 OC、DM 和成熟时间（天数）。D-甘露庚酮糖和 perseitol 具有不显着的预测值 (p > .05)，因此不适合预测鳄梨成熟度的两种模型。DM 和含油量 (OC) 是最成功的变量，与达到成熟的天数具有最强的正相关性 (r > 0.7; p < .001)，表明这些参数可用于预测天数到成熟。因此，在开始实际成熟度测试之前，记录盛开后时间的农民可以使用天数来预测 DM 和 OC。本研究的预测模型可用于预测 OC、DM 和成熟时间（天数）。D-甘露庚酮糖和 perseitol 具有不显着的预测值 (p > .05)，因此不适合预测鳄梨成熟度的两种模型。DM 和含油量 (OC) 是最成功的变量，与达到成熟的天数具有最强的正相关性 (r > 0.7; p < .001)，表明这些参数可用于预测天数到成熟。因此，在开始实际成熟度测试之前，记录盛开后时间的农民可以使用天数来预测 DM 和 OC。本研究的预测模型可用于预测 OC、DM 和成熟时间（天数）。D-甘露庚酮糖和 perseitol 具有不显着的预测值 (p > .05)，因此不适合预测鳄梨成熟度的两种模型。表明这些参数可用于预测到期日。因此，在开始实际成熟度测试之前，记录盛开后时间的农民可以使用天数来预测 DM 和 OC。本研究的预测模型可用于预测 OC、DM 和成熟时间（天数）。D-甘露庚酮糖和 perseitol 具有不显着的预测值 (p > .05)，因此不适合预测鳄梨成熟度的两种模型。表明这些参数可用于预测到期日。因此，在开始实际成熟度测试之前，记录盛开后时间的农民可以使用天数来预测 DM 和 OC。本研究的预测模型可用于预测 OC、DM 和成熟时间（天数）。D-甘露庚酮糖和 perseitol 具有不显着的预测值 (p > .05)，因此不适合预测鳄梨成熟度的两种模型。