Fatty Acids Profile of Coffea arabica L. Resistant to Leaf Rust Grown in Two Environments of Minas Gerais, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The quality of the coffee drink is defined by its sensorial attributes which are developed through the chemical predecessors found on raw grains. Due to this relation, this present work had a goal evaluating the sensorial characteristics of resistant coffee cultivars to leaf rust for the production of specialty coffee and correlate them with the profile of fatty acids present on raw grains, enabling the distinction of cultivars in two environments of Minas Gerais. For this purpose, seven cultivars of Coffea arabica resistance to leaf rust were evaluated and two susceptible cultivars, in two growing environments: Lavras, in the South of Minas Gerais and Patrocínio, in the Cerrado of Minas Gerais. The C16:0, C16:1, C18:0, C18:1, C18:2 w-6, C18:3 w-3 fatty acids common in coffee grains, were identified in the cultivars. The presence of an acid uncommon in coffee grains, the gamma linolenic acid (C18:3 w-6, GLA) was also detected. The palmitic and alpha linolenic fatty acids presented correlation with the sensorial quality of the drink. The linoleic, palmitic, alpha linolenic and gamma linolenic fatty acids were capable to differentiate the Patrocinio and Lavras environments. The profile of the fatty acids permitted differentiate the leaf rust resistant cultivars, the environments as also the interaction between these two matters related to the sensorial quality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».