Analysis of Volatile Organic Compounds in Olive Oil of ‘<i>Koroneiki</i>’ with Different Maturity Indices by GC-IMS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the optimal harvest period of olives by distinguishing the olive oils with different fruit maturity indices (MIs). Gas chromatography ion-mobility spectrometry (GC-IMS) technology was employed to qualitatively and differently analyze the volatile organic compounds (VOCs) of olive oil extracted from eight MIs of 'Koroneiki' olive fruits, harvested in Longnan City, Gansu Province, China. The results showed that 40 signal peaks were isolated in the eight olive oils with different MIs, and 33 VOCs were identified. These include alcohols (7 kinds), esters (7 kinds), aldehydes (6 kinds), ketones (5 kinds), acids (2 kinds), olefins (2 kinds), and other compounds (4). A total of 20 differential markers for key flavors, with variable importance in the projection (VIP) > 1, were screened out by orthogonal partial least squares - discriminant analysis (OPLS-DA). The results showed that the olive oil samples of the 7th maturity index (QJ7), QJ8, and QJ5, QJ6 have significant differences from the other four olive oils. This suggests that olive oils with different maturity indices can be effectively distinguished.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle