Vietnamese
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.

Chỉ người dùng đã đăng ký mới có thể dịch các bài báo
Đăng nhập Đăng ký
Liên kết được lưu vào khay nhớ tạm
João C M Barreira
Susana Casal
Isabel C F R Ferreira
António M Peres
José Alberto Pereira
M Beatriz P P Oliveira

Từ khóa

trừu tượng

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.

Tham gia trang
facebook của chúng tôi

Cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất về dược liệu được hỗ trợ bởi khoa học

  • Hoạt động bằng 55 ngôn ngữ
  • Phương pháp chữa bệnh bằng thảo dược được hỗ trợ bởi khoa học
  • Nhận dạng các loại thảo mộc bằng hình ảnh
  • Bản đồ GPS tương tác - gắn thẻ các loại thảo mộc vào vị trí (sắp ra mắt)
  • Đọc các ấn phẩm khoa học liên quan đến tìm kiếm của bạn
  • Tìm kiếm dược liệu theo tác dụng của chúng
  • Sắp xếp sở thích của bạn và cập nhật các nghiên cứu tin tức, thử nghiệm lâm sàng và bằng sáng chế

Nhập một triệu chứng hoặc một căn bệnh và đọc về các loại thảo mộc có thể hữu ích, nhập một loại thảo mộc và xem các bệnh và triệu chứng mà nó được sử dụng để chống lại.
* Tất cả thông tin dựa trên nghiên cứu khoa học đã được công bố

Google Play badgeApp Store badge