Lipid components of flax, perilla, and chia seeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Composition of fatty acids, tocopherols, sterols, and TAGs in the lipids of flax, perilla, and chia seeds were investigated where lipid content was at 45, 40, and 35%, respectively. α‐Linolenic acid (ALA) dominated among fatty acids in all oils and accounted for 58.2, 60.9, and 59.8% in flax, perilla, and chia, correspondingly in these three oils trilinolenin was the main TAG found at 19.7, 22.6, and 21.3%. Triunsaturated TAGs accounted for 77.9, 77.5, and 74.5% of the total amounts in flax, perilla, and chia oils. Contents of tocopherol were at 747 in flax, 734 in perilla, and 446 mg/kg in chia seed lipids. γ‐Tocopherol was the dominating isomer contributing 72.7% in flax, 94.3% in perilla, and 94.4% in chia to the total amount of tocopherols. Flaxseed lipids contained 25.6% of plastochromanol‐8, derivative of γ‐tocotrienol with longer side chain; perilla and chia oils contained only 1.4% of it. Phytosterols were present at 4072, 4606, and 4132 mg/kg in those seeds, respectively. Among sterols, β‐sitosterol dominated and was found at 35.6, 73.3, and 49.8% of the total amounts of sterols in flax, perilla, and chia seed lipids. All of the investigated oilseeds have an excellent nutritional quality and can be a potential source of nutraceutical fats which can enrich diet in linolenic acid and other functional components.
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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 ».