Български
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Agricultural and Food Chemistry 2012-Sep

Supervised chemical pattern recognition in almond ( Prunus dulcis ) Portuguese PDO cultivars: PCA- and LDA-based triennial study.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
João C M Barreira
Susana Casal
Isabel C F R Ferreira
António M Peres
José Alberto Pereira
M Beatriz P P Oliveira

Ключови думи

Резюме

Almonds harvested in three years in Trás-os-Montes (Portugal) were characterized to find differences among Protected Designation of Origin (PDO) Amêndoa Douro and commercial non-PDO cultivars. Nutritional parameters, fiber (neutral and acid detergent fibers, acid detergent lignin, and cellulose), fatty acids, triacylglycerols (TAG), and tocopherols were evaluated. Fat was the major component, followed by carbohydrates, protein, and moisture. Fatty acids were mostly detected as monounsaturated and polyunsaturated forms, with relevance of oleic and linoleic acids. Accordingly, 1,2,3-trioleoylglycerol and 1,2-dioleoyl-3-linoleoylglycerol were the major TAG. α-Tocopherol was the leading tocopherol. To verify statistical differences among PDO and non-PDO cultivars independent of the harvest year, data were analyzed through an analysis of variance, a principal component analysis, and a linear discriminant analysis (LDA). These differences identified classification parameters, providing an important tool for authenticity purposes. The best results were achieved with TAG analysis coupled with LDA, which proved its effectiveness to discriminate almond cultivars.

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge