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Enregistrement W2473860838 · doi:10.21273/hortsci.49.6.785

Essential Oil Yield and Composition of Garden Sage as a Function of Different Steam Distillation Times

2014· article· en· W2473860838 sur OpenAlexaff
Valtcho D. Zheljazkov, Tess Astatkie, Santosh Shiwakoti, Shital Poudyal, Thomas Horgan, N. Kovatcheva, Anna Dobreva

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAGECampheneSteam distillationMyrceneSalvia officinalisEssential oilLimoneneDistillationSabineneChemistryMonoterpeneComposition (language)BotanySalviaPulp and paper industryHorticultureFood scienceEnvironmental scienceOrganic chemistryBiologyOfficinalisEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garden sage ( Salvia officinalis L.) is a medicinal, culinary, ornamental, and essential oil plant with a wide range of ecological adaptation. Garden sage essential oil traditionally is extracted by steam distillation from the above-ground biomass and has widespread applications as an aromatic agent in the food and pharmaceutical industries as well as in perfumery and cosmetics. The hypothesis of this study was that the steam distillation time (DT) may significantly affect essential oil yield and composition of garden sage and, therefore, DT could be used as a tool to obtain oil with different composition. Therefore, the objective was to evaluate the effect of various steam DTs (1.25, 2.5, 5, 10, 20, 40, 80, and 160 minutes) on garden sage oil yield and composition. Most of the oil in the garden sage dry herbage was extracted in 10-minute DT; extending DT up to 160 minutes did not significantly increase oil yields. Overall, 39 oil constituents were identified in the garden sage essential oil. Fourteen oil constituents with the highest concentration in the oil were selected for statistical analyses. Monoterpenes represented the major percentage (58.2% to 84.1%) of oil composition followed by sesquiterpenes (4.0% to 16.1%) and diterpenes (0.3% to 7.6%). Overall, the monoterpene hydrocarbons (α-pinene, camphene, β-pinene, myrcene, and limonene) were eluted early in the steam distillation process, which resulted in their high concentration in the oil at 5- to 10-minute DT and relatively low concentrations in the oil obtained at 160-minute DT. In general, the concentration of sesquiterpenes (β-caryophyllene, α-humulene, and verdifloral) increased with increasing duration of the DT and reached their respective maximum concentrations in the oil at 160-minute DT. The relative concentrations of major constituents, camphor and cis-thujone, in the oil obtained at 2.5-minute DT were higher than in the oils obtained at longer DT. Therefore, if oil with high concentrations of camphor and cis-thujone is desirable, garden sage dried biomass ought to be steam distilled for 2.5 to 5 minutes and the oil collected. If oil with a high concentration of monoterpene hydrocarbons and a high concentration of oxygenated monoterpenes is desirable, then garden sage should be distilled for 20 minutes. If oil with a high concentration of the diterpene manool is desirable, then garden sage should be steam-distilled for 80 minutes. If oil with a high concentration of sesquiterpenes is desirable, then garden sage should be steam-distilled for 160 minutes. The duration of steam distillation can be used as an economical method to obtain garden sage oil with a different chemical composition. The regression models developed in this study can be used to predict garden sage oil yield and composition distilled for various amounts of time and to compare literature reports in which different durations of DT were used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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