Triacylglycerols and Phospholipids Composition of Caper Seeds (<i>Capparis spinosa</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The goal of this study is to evaluate for the first time the composition of triacylglycerols (TAG) using ESI‐TOF‐MS and phospholipids species using HPLC–ESI‐TOF‐MS of two Capparis spinosa seed oil populations. Results show that LOO, LOP, LLO, OOO, PLL and POO were the major molecular species of triacylglycerol detected in caper seeds; where L represents linoleic acid; O, oleic acid; and P, palmitic acid. The TAG composition was significantly different among the two C. spinosa populations. In Ghar el Melh population, LOO (15.7%) was detected as the dominant TAG molecular species, followed by LOP (13.2%), LLO (12.0%) and OOO (11.4%); while, the dominant fraction was LLO (14.2%) followed by LOO (14.1%), LOP (11.5%) and PLL (10.5%) in Chouigui samples. The major component in the phospholipids fraction was phosphatidylinositol (ca. 54–91%), followed by phosphatidylglycerol, phosphatidylethanolamine and phosphatidic acid. A variety of molecular species within each class were identified. The major component in all phospholipids species contains a C‐18:1 lipid chain. C16:0/C18:2‐PI (ca. 28–31%) was the most abundant PI. PG species were mainly C18:2/C18:1‐PG (25–32%). The major PE was C18:1/C18:1‐PE (44–75%). The major PA species was C18:1/C18:1‐PA (22–24%).
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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 ».