As CPLOs are employed in a wide variety of products, their composition การแปล - As CPLOs are employed in a wide variety of products, their composition ไทย วิธีการพูด

As CPLOs are employed in a wide var

As CPLOs are employed in a wide variety of products, their composition must be carefully characterized to ensure quality, genuineness and absence of contaminations or to determine their geographic origin. In particular, present-day adulterations of citrus oils are becoming increasingly difficult to reveal and highly selective and sensitive analytical methodologies are therefore required (Tranchida, Bonaccorsi, Dugo, Mondello, & Dugo, 2012). Due to differences of quality between essential oils from different geographic origins, varieties of fruit or extraction processes, and the importance of lemon oil in the industrial context, it is essential to develop methodologies that are able to reliably differentiate and classify CPLO samples.

The aim of this study was the development and evaluation of analytical methods, including sample preparation, for the discrimination and/or classification of lemon essential oils according to their geographic origin and extraction process. A multi-approach method, similar to that developed for metabolomics, was considered to differentiate the samples (Fig. 1). The volatile and oxygen heterocyclic fractions of the lemon oils were independently analyzed using spectral (i.e., FT-MIR, NMR) and separation (i.e., GC-FID, UHPLC-TOF-MS) techniques. The data obtained using these techniques were investigated with various chemometric tools. Data sets were first explored with non-supervised multivariate analysis (Principal Component Analysis (PCA) and Hierachical Cluster Analysis (HCA)) to gain an overview and detect possible outliers. Then, orthogonal partial least square discriminant analysis (OPLS-DA) was carried out to differentiate classes of samples and highlight biomarkers.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
เป็น CPLOs พนักงานในความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ องค์ประกอบของต้องระมัดระวังทั้งหมดให้คุณภาพ genuineness และขาดงานของปน หรือ การตรวจสอบแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง adulterations เหตุการณ์ของการทดลองจะกลายเป็นยากขึ้นที่จะเปิดเผย และมีวิธีการวิเคราะห์งาน และมีความสำคัญสูงดังนั้นจำเป็น (Tranchida, Bonaccorsi, Dugo, Mondello, & Dugo, 2012) เนื่องจากความแตกต่างของคุณภาพระหว่าง essential oils จากกำเนิดแตกต่างกันทางภูมิศาสตร์ พันธุ์ผลไม้หรือแยกกระบวนการ ความสำคัญของน้ำมันมะนาวในอุตสาหกรรม มันเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาหลักสูตรที่สามารถแยกแยะ และจัดประเภทตัวอย่าง CPLO ได้จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้มีการพัฒนาและประเมินวิธีวิเคราะห์ รวมทั้งการเตรียมตัวอย่าง การเลือกปฏิบัติและ/หรือประเภทของน้ำมันหอมระเหยมะนาวตามกระบวนการกำเนิดและการสกัดทางภูมิศาสตร์ วิธีการหลายวิธีการ ได้รับการพัฒนาสำหรับ metabolomics ถูกถือว่าแตกตัวอย่าง (Fig. 1) ระเหยและออกซิเจนส่วน ๔๒๓ ของน้ำมันมะนาวได้อย่างอิสระวิเคราะห์ใช้สเปกตรัม (เช่น ฟุตมีร์ NMR) และเทคนิคการแยกสาร (เช่น GC-FID, UHPLC TOF MS) ข้อมูลที่ได้ใช้เทคนิคเหล่านี้ถูกตรวจสอบ ด้วยเครื่องมือ chemometric ต่าง ๆ ชุดข้อมูลถูกแรกอุดม ด้วยไม่ได้แบบมีผู้สอนตัวแปรพหุการวิเคราะห์ (วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) และการวิเคราะห์คลัสเตอร์ Hierachical (HCA)) จะได้รับภาพ และตรวจพบเป็น outliers แล้ว orthogonal บางส่วนน้อย discriminant ตารางวิเคราะห์ (OPLS-ดา) ได้ดำเนิน การแบ่งแยกชนชั้นอย่าง biomarkers เน้น
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ในฐานะที่เป็น CPLOs ที่ถูกว่าจ้างในความหลากหลายของผลิตภัณฑ์องค์ประกอบของพวกเขาจะต้องมีความโดดเด่นอย่างรอบคอบเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพความจริงแท้และตัวตนของการปนเปื้อนหรือเพื่อตรวจสอบแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง adulterations วันปัจจุบันของน้ำมันส้มจะกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้นที่จะเปิดเผยและวิธีการวิเคราะห์อย่างสูงที่เลือกและที่สำคัญจะต้องดังนั้น (Tranchida, Bonaccorsi, Dugo, Mondello และ Dugo 2012) เนื่องจากความแตกต่างของคุณภาพระหว่างน้ำมันหอมระเหยจากต้นกำเนิดทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันพันธุ์ของกระบวนการผลไม้หรือการสกัดและความสำคัญของน้ำมันมะนาวในบริบทของอุตสาหกรรมจึงเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนาวิธีการที่สามารถแยกความแตกต่างได้อย่างน่าเชื่อถือและจำแนกตัวอย่าง CPLO. จุดมุ่งหมาย การศึกษาครั้งนี้คือการพัฒนาและการประเมินผลของวิธีการวิเคราะห์รวมถึงการเตรียมตัวสำหรับการเลือกปฏิบัติและ / หรือการจัดหมวดหมู่ของน้ำมันหอมระเหยมะนาวตามแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขาและกระบวนการสกัด วิธีการหลายวิธีการเดียวกับที่พัฒนาขึ้นมาสำหรับ metabolomics ได้รับการพิจารณาความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่าง (รูปที่ 1). ระเหยและออกซิเจนเฮเศษส่วนของน้ำมันมะนาวเป็นอิสระโดยใช้การวิเคราะห์สเปกตรัม (กล่าวคือ FT-MIR, NMR) และการแยก (เช่น GC-FID, UHPLC-TOF-MS) เทคนิค ข้อมูลที่ได้ใช้เทคนิคเหล่านี้ถูกตรวจสอบด้วยเครื่องมือ chemometric ต่างๆ ชุดข้อมูลการสำรวจครั้งแรกที่มีการวิเคราะห์หลายตัวแปรที่ไม่ได้ภายใต้การดูแล (วิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และลำดับชั้นการวิเคราะห์กลุ่ม (HCA)) ที่จะได้รับภาพรวมและตรวจสอบค่าผิดปกติที่เป็นไปได้ แล้วอย่างน้อยฉากบางส่วนตารางการวิเคราะห์จำแนก (OPLS-DA) ได้ดำเนินการที่แตกต่างชั้นเรียนของกลุ่มตัวอย่างและ biomarkers ไฮไลท์

การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
เป็น cplos ใช้ในหลากหลายของผลิตภัณฑ์ , องค์ประกอบของพวกเขาต้องเป็นลักษณะ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพ ความจริงใจ และไม่มีสิ่งเจือปน หรือเพื่อตรวจสอบแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา โดยเฉพาะปัจจุบัน adulterations น้ำมันส้มจะกลายเป็นยากมากขึ้นที่จะเปิดเผย และมีความจำเพาะเจาะจงสูงและอ่อนไหว วิธีการวิเคราะห์จึงต้อง ( tranchida bonaccorsi , นาน , มอนเดลโล , และ , นาน , 2012 ) เนื่องจากความแตกต่างระหว่างคุณภาพของน้ำมันหอมระเหยจากต้นกำเนิดทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันความหลากหลายของกระบวนการหรือผลไม้สกัด และความสำคัญของน้ำมันมะนาวในบริบทของอุตสาหกรรม จึงจำเป็นที่จะพัฒนาวิธีการที่สามารถเชื่อถือได้แยกแยะและจำแนกตัวอย่าง cplo .จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือ การพัฒนาและการประเมินวิธีวิเคราะห์ รวมทั้งการเตรียมสารตัวอย่าง ในการเลือกปฏิบัติและ / หรือประเภทของน้ำมันหอมระเหยมะนาวตามแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ และการแยกกระบวนการ เป็นวิธีการหลาย คล้ายกับที่พัฒนาสำหรับเมตะโบโลมิก ถูกพิจารณาว่าตัวอย่าง ( รูปที่ 1 ) สารระเหย และออกซิเจน เฮเทอโรไซคลิกเศษส่วนของน้ำมันมะนาวเป็นอิสระ โดยใช้สเปกตรัม ( เช่น ft-mir , NMR ) และการแยก ( เช่น gc-fid uhplc-tof-ms , ) เทคนิค ข้อมูลการใช้เทคนิคเหล่านี้ คือเครื่องมือคีโมเมตริกซ์ต่าง ๆ ชุดข้อมูลเป็นครั้งแรกโดยปลอดการการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) และการวิเคราะห์ข้อมูล ( HCA ) เพื่อให้ได้ภาพรวมและการตรวจสอบค่าผิดปกติได้ แล้ววิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนการวิเคราะห์การจำแนกกลุ่ม ( Discriminant Analysis ) ( opls-da ) มีวัตถุประสงค์เพื่อแยกประเภทของตัวอย่าง และเน้นทางชีวภาพ .
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: