Effects of Distillation Time on the Pinus ponderosa Essential Oil Yield, Composition, and Antioxidant Activity
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effect of distillation time (DT; 1.25, 2.5, 5, 10, 20, 40, 80, 160, 240, and 360 min) on essential oil yield, composition, and the antioxidant activity of ponderosa pine essential oil. Pine essential oil yield increased with length of the DT and reached maximum at 160 min DT. The major oil constituents were alpha-pinene and beta-pinene, ranging from 17% to 40% and from 21% to 29%, respectively, of the total oil. Overall, the concentration of alpha-pinene and beta-pinene was high at the initial DT (5–20 min) and decreased with increasing DT. The concentration of myrcene (range, 0.9% to 1.5%) was lowest at 5 min DT, then increased at 10 min DT, and did not change with longer DT. Overall, the concentrations of most other constituents (delta-3-carene, limonene, cis-ocimene, alpha-terpinyl acetate, germacrene-D, alpha-muurolene, gamma-cadinene, delta-cadinene, and germacrene-D-4-ol) were low at the initial DT and increased with increasing DT. Total yields (a function of oil yield and the concentration of individual constituents) of all constituents were generally the lowest at 5 min DT, increased with increasing DT, and reached maximum at 160 min DT. The antioxidant capacity of the pine oil in this study varied between 7.0 and 14.5 μmole Trolox/g and was unaffected by DT. This study demonstrated that DT can significantly modify the essential oil yield and composition of ponderosa pine needles. Furthermore, DT could be used to obtain pine oil with targeted chemical profiles. This report can also be used as a reference point for comparing literature reports, in which different DTs are used to extract essential oil of ponderosa pine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».