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Arabia Saudí
Arabia Saudí
Arabia Saudí
Esta investigación se realizó para evaluar el impacto de las condiciones de almacenamiento de los rizomas de jengibre en las propiedades nutricionales y terapéuticas del aceite de jengibre (GO). Se analizaron las características fisicoquímicas, fitoquímicas, de los ácidos grasos y la constante dieléctrica (ε′) del GO de acuerdo con las pautas estándar. Los resultados mostraron que la temperatura de almacenamiento afectó significativamente la calidad del GO (p <0,05). En particular, el aceite tiene valores altos de acidez (AV), ácidos grasos libres (FFA), índice de saponificación (SV), índice de yodo, vitamina C, compuestos fenólicos y ácidos grasos poliinsaturados (PUFA). Además, los resultados demostraron una fuerte correlación entre el ε′ del GO y su contenido de AV, FFA y ácidos grasos saturados. Se desarrolló un modelo predictivo utilizando la regresión lineal escalonada para pronosticar las propiedades dieléctricas del GO en función de sus propiedades fisicoquímicas medidas. La comparación de las predicciones del modelo con los resultados experimentales reveló un pronóstico confiable, lo que indica la utilidad del modelo para evaluar la calidad del aceite y las propiedades eléctricas.
This research was conducted to evaluate the impact of the storage conditions of ginger rhizomes on the nutritional and therapeutic properties of the ginger oil (GO). The physicochemical and phytochemical properties, fatty acid contents and dielectric constant (ε′) of the GO were analyzed in accordance with standard guidelines. The findings revealed that the storage temperature significantly impacted the quality of GO (p < 0.05). Notably, the oil contains a significant amount of acid value (AV), free fatty acid (FFA), saponification value (SV), iodine value, vitamin C, phenolic compounds, and polyunsaturated fatty acids (PUFAs). Furthermore, the findings demonstrated a strong correlation between the GO’s ε′ and its AV, FFA and saturated fatty acid contents. A predictive model was developed using Stepwise Linear Regression to forecast the GO dielectric properties based on its measured physicochemical properties. Comparison of the model’s predictions with the experimental results revealed reliable forecasting, indicating the usefulness of the model for evaluating the oil quality and electrical properties.
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