Chemical characterization of oil from four Avocado varieties cultivated in Morocco
Notice bibliographique
Résumé
The notable growth in the use of avocado oil in the nutritional and cosmetic field was the main objective to valorize the oil production of important varieties of avocados existing in Morocco by analyzing its chemical composition in fatty acids, sterols, tocopherols and its physico-chemical properties. Oleic acid is the main fatty acid in the oil; they constitute between 50 and 65% of the total fatty acids. The study of the unsaponifiable fraction revealed that avocado oil contains 3259.9–5378.8 mg/kg sterols and 113.13–332.17 mg/kg tocopherols. Chemo-metric tools were employed in manner optimization, such as principal component analysis, agglomerative hierarchical clustering, analysis of variance, and classification trees using Chi-squared Automatic Interaction Detector. Chemo-metric tools revealed a difference in the composition of fatty acid, sterols, and tocopherol of avocado oil samples. This difference resulted from a variety of avocado fruits. Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method was efficient distinguishing avocado oil samples based on fruit variety using fatty acids, tocopherols, sterol compositions and total sterol. Principal component analysis (PCA) method allowed the distinction the set avocado oil dataset based on fruit varieties, supplied a correct discrimination rate of 95.44% for avocado fruit varieties using the fatty acid. Chi-squared Automatic Interaction Detector (CHAID) carried out using the same variables, also provided an acceptable classification rate of 50% for avocado fruit varieties using the total tocopherol content. Besides, a comparative study of the physico-chemical properties in terms of acidity index, saponification index, iodine index, chlorophylls, carotenoids, and methyl and ethyl esters was performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».