Triacylglycerols and aliphatic alcohols from fruits of three Tunisian <i>Pistacia lentiscus</i> populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The search for other sources of vegetable oils by the exploitation and the enhancement of other oil plants will be needed to meet the demands of the international market. This study aims to determine the triacylglycerol (TAG) molecular species and aliphatic alcohol compositions of unexploited fruits of three Tunisian Pistacia lentiscus (lentisc) populations from the Korbous, Tebaba and Rimel areas of Tunisia. RESULTS: Results show that the content of total TAG varies from 738.32 mg g(-1) of total lipid in the Tebaba population to 981.15 mg g(-1) of total lipid in the Korbous population. Furthermore, 14 species of TAG were detected in the three studied populations. In addition, 13 aliphatic compounds were identified and classified into two groups: (1) aliphatic alcohols with fewer than 20 carbon atoms (hexadecanol, heptadecanol, (Z)-octadec-9-en-1-ol, octadecanol and nonadécanol); and (2) the policosanol group (eicosenol, docosenol, docosanol tetracosanol, hexacosanol octacosanol and triacontanol). The Tebaba population showed a distinct composition compared to Korbous and Rimel where heptadecanol is the major compound. CONCLUSION: Quantitatively, the most abundant TAG species are those constituted by palmitic, oleic and/or linoleic acid. Furthermore, the significant difference observed at the oil composition is associated with a remarkable station effect.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».