Essential Oil Composition of Ruta graveolens L. Fruits and Hyssopus officinalis Subsp. aristatus (Godr.) Nyman Biomass as a Function of Hydrodistillation Time
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to establish the kinetics regression models for yield and composition of Ruta graveolens fruit and Hyssopus officinalis subsp. aristatus aboveground biomass essential oil (EO), collected at different time intervals during the hydrodistillation process. The hypothesis was that collecting the EO fractions during specific time frames may result in EOs with dissimilar composition that may have differential use by the industry. Furthermore, we calculated the kinetics regression models for the composition of EO, isolated by hydrodistillation in a Clevenger-type apparatus and characterized by GC-MS and GC-FID analyses. The EO yield of R. graveolens fruits was 0.39% (relative area % of GC-FID chromatogram), with major constituents in the Control fraction (0–90 min) being 2-nonanone, 2-undecanone, and 2-undecanol, representing 65% of the total oil. The highest concentration of 2-nonanone (60%) was found in the 30–60 min oil fraction, the concentration of 2-undecanone (35%) was highest in the Control (0–90 min) fraction, and the concentration of eucalyptol (19%) was highest in the 5–10 min fraction. The EO yield of H. officinalis subsp. aristatus dried biomass was 1.12%. The major constituents in the Control fraction (0–90 min) of H. officinalis biomass were eucalyptol, α-pinene, sabinene, β-pinene, and cis-3-pinanone, representing 86% of the total. Eucalyptol (58%) was the highest in the 0–5 min fraction. The highest β-pinene (15%) and cis-3-pinanone (20%) contents were found in the 20–40 min fraction. The kinetics regression models that were developed for EO composition of R. graveolens were second-order polynominal, Michaelis–Menten, and Exponential decay, while for EO composition of H. officinalis subsp. aristatus biomass were Exponential decay and Power. The results from this study could benefit the EO industry.
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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 ».