FUNCTIONAL LIPID CHARACTERISTICS OF CHERRY LAUREL SEEDS (<i>LAUROCERASUS OFFICINALIS</i> ROEM.)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The seeds of two native cherry laurel varieties (namely Kiraz and Findik), grown in the city of Giresun, Turkey, were compared in terms of their lipid content, lipid classes, fatty acids and fat soluble bioactives (tocols and phytosterols). Lipid content of the seeds in Kiraz and Findik varieties were 38.10 and 41.61%, respectively. The proportion of nonpolar and polar lipids ranged from 87.91 to 88.27% and from 11.73 to 12.09%, respectively. Triacylglycerol, and acetone mobile polar lipid and phospholipid, were the only nonpolar and polar lipids detected, respectively. No significant (P > 0.05) differences were found between the two samples among lipid classes. Thirteen, nine and four major fatty acids were detected in crude, neutral and polar lipids, respectively. Among those identified fatty acids, oleic acid was the predominant fatty acid (62.42–64.18% in crude oil, 56.60–60.11% in neutral lipid, and 78.23–79.55% in polar lipid) followed by linoleic acid and palmitic acid in all lipid fractions. Eight tocol isoforms (four tocopherols and four tocotrienols) and three common phytosterols were positively identified and quantified; among these, γ‐tocopherol (0.55–0.69 mg/100 g oil) and β‐sitosterol (192.5–222 mg/100 g oil) were predominant in both seed oils. Tocotrienols were detected in trace amounts (<0.01 mg/100 g oil). Significant differences (P < 0.05) existed between Kiraz and Findik varieties among tocopherols and phytosterols. Thus, the present results suggest that both cherry laurel seeds serve as good sources of lipid, monounsaturated fatty acids, and bioactives. Therefore, both cherry seed oils might be considered as functional food ingredients and nutraceuticals.
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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) | 0,000 | 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 ».