LIPID CLASS COMPOSITIONS, TOCOPHEROLS AND STEROLS OF TREE NUT OILS EXTRACTED WITH DIFFERENT SOLVENTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The chemical compositions of tree nut oils were examined. The oils of almonds, Brazil nuts, hazelnuts, pecans, pine nuts, pistachios and walnuts were extracted using hexane and chloroform/methanol. The chloroform/methanol system afforded a higher oil yield for each tree nut type examined (pine nuts had the highest oil content while almonds had the lowest). The lipid class compositions of the tree nut oils were analyzed using the thin‐layer chromatography‐flame ionization detector and showed that triacylglycerols were the predominant lipid class present. Smaller amounts of sterols, sterol esters, phospholipids and sphingolipids were also present. The fatty acid compositions of the tree nut oils were analyzed using gas chromatography, showing that oleic acid was the predominant fatty acid in all samples except pine nut and walnut oils, which contained high amounts of linoleic acid. The sterol and stanol content and compositions were analyzed using gas chromatography; β‐sitosterol was the predominant sterol present in all samples, with lower amounts of campesterol, stigmasterol, Δ5‐avenasterol, 22‐nordehydrocholesterol, 24‐methylenecholesterol, cholesterol, cholestanol and β‐sitostanol also present. The tocopherol compositions were analyzed using high‐performance liquid chromatography, showing that α‐ and γ‐tocopherols were the predominant tocopherol homologs present; however, δ‐ and β‐tocopherols were also detected in some samples. PRACTICAL APPLICATIONS Tree nut oils contain health‐promoting unsaturated fatty acids and minor components that may render beneficial effects. The lipid class compositions of the oils are reported as these affect the stability of the tested oils. Results may have significance in terms of practical applications for food and use in nutraceutical and/or cosmoceuticals products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».