Triacylglycerol and Glycerophospholipid Identification and Accumulation During Ripening of <i>Pistacia lentiscus</i> L. (Lentisc) Fruit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triacylglycerol (TAG) and phospholipid (PL) compositions of vegetable oils are considered a marker of quality and are often used in industry to control the purity of the oils and to detect adulteration. In this study, the TAG and PL composition of developing fruit of Pistacia lentiscus were investigated for the first time. The total TAG content was found to increase rapidly during fruit ripening from 105 to 966 mg/100 g of oil respectively between the 35th and the 175th day after fructification (DAF). During this period, 16 different molecular species of TAG were identified and quantified. POO was the major TAG from the second stage of maturation. Only four classes of PL were identified in the P. lentiscus oil: the phosphatidic acid (PA), the phosphatidylethanolamine (PE), the phosphatidylglycerol (PG) and the phosphatidylinositol (PI). The mass spectra obtained showed the presence of nine molecular species of PA, five species of PE and seven molecular species for each PG and PI classes. The total phospholipid content decreased rapidly during fruit ripening, from 45.5 % at the 15th DAF to 6.88 % at the 175th DAF.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».