The effect of preultrasonic process on oil content and fatty acid composition of hazelnut, peanut and black cumin seeds
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, the effect of different sonication times (10, 20, and 30 min) on oil yields, extracted by using soxhlet together with preultrasonic treatment, and fatty acid composition of seed/kernels were investigated. The sonication of samples for 30 min caused the highest increase in oil yield of hazelnut (from 62.38 to 63.60%) and black cumin (from 27.90 to 31.80%) (p < .05). The appropriate sonication time for oil yield of peanut was 10 min, with the range of 51.50%. After sonication process, the dominant fatty acid contents of all samples showed a change and the major decrease in oleic acid amount of hazelnut (from 75.20 to 74.27%) and peanut oils (from 57.10 to 56.69%) and linoleic acid content of black cumin (from 58.38 to 57.50%) were determined when samples sonicated for 30 min (p < .05). Sonication process caused a decreasing in black cumin oil, and the reduction increased with sonication time. Practical applications Ultrasound-assisted extraction method can be used as an alternative extraction method for conventional extraction. Ultrasonic-assisted extraction has some advantages as being efficiency, speed and using low temperatures, which prevents thermal damage. The ultrasound process enables to greater influence of solvent into the sample matrix and increases mass transfer. Thereby, the higher extract yield, almost 23%, provided with ultrasonic-assisted extraction in comparison to soxhlet extraction.
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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 | 0,001 | 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.
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