Hydrodistillation Extraction Time Effect on Essential Oil Yield, Composition, and Bioactivity of Coriander Oil
Notice bibliographique
Résumé
Coriander (Coriandrum sativum L.) is a major essential oil crop grown throughout the world. Coriander essential oil is extracted from coriander fruits via hydrodistillation, with the industry using 180-240 min of distillation time (DT), but the optimum DT for maximizing essential oil yield, composition of constituents, and antioxidant activities are not known. This research was conducted to determine the effect of DT on coriander oil yield, composition, and bioactivity. The results show that essential oil yield at the shorter DT was low and generally increased with increasing DT with the maximum yields achieved at DT between 40 and 160 min. The concentrations of the low-boiling point essential oil constituents: α-pinene, camphene, β-pinene, myrcene, para-cymene, limonene, and γ-terpinene were higher at shorter DT (< 2.5 min) and decreased with increasing DT; but the trend reversed for the high-boiling point constituents: geraniol and geranyl-acetate. The concentration of the major essential oil constituent, linalool, was 51% at DT 1.15 min, and increased steadily to 68% with increasing DT. In conclusion, 40 min DT is sufficient to maximize yield of essential oil; and different DT can be used to obtain essential oil with differential composition. Its antioxidant capacity was affected by the DT, with 20 and 240 min DT showing higher antioxidant activity. Comparisons of coriander essential oil composition must consider the length of the DT.
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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 | 0,000 | 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 ».