Geographical Discrimination of Iranian Pomegranate Cultivars Based on Organic Acids Composition and Multivariate Analysis

Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 46

This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JASTMO-18-5_006

تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402

Abstract:

In this study, geographical discrimination of some Iranian pomegranate cultivars was investigated using chromatographic analyses and multivariate statistical methods. The organic acid content of ۲۴ pomegranate samples of different cultivars (۵ sweet, ۷ sweet-sour and ۱۲ sour cultivars) from different production sites (Yazd and Markazi Provinces, Iran) were analyzed by HPLC/UV. Ten organic acids including oxalic, tartaric, malic, shikimic, ascorbic, maleic, succinic, citric, acetic and fumaric were identified and quantified in freshly prepared juices. The total organic acid content was in the range of ۱۰۵.۴–۲۰۷۴.۴ mg ۱۰۰ g-۱ of pomegranate juice. Citric acid predominated in most cultivars especially in sour cultivars, while sweet-sour and sweet ones were characterized by high malic acid content. Principal Component Analysis (PCA) indicated that principle component ۲ was responsible for discrimination of two geographical regions. Furthermore, Factor Analysis (FA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) showed the high potential in complete separation of pomegranate cultivars based on geographical origins.

Authors

M. Ghaderi-Ghahfarokhi

Department of Food Science and Technology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, P. O. Box: ۱۴۱۱۵-۳۳۶, Islamic Republic of Iran.

M. Barzegar

Department of Food Science and Technology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, P. O. Box: ۱۴۱۱۵-۳۳۶, Islamic Republic of Iran.

M. Nabil

Department of Mathematics, Islamic Azad University, Qazvin Branch, Qazvin, Islamic Republic of Iran.

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Anonymous. ۲۰۰۵. Iran Statistical Year Book ۲۰۱۳. <http://eamar.sci.org.ir/index_e.aspx>۲. AOAC. ۱۹۹۸. ...
  • Anonymous. ۲۰۰۵. Iran Statistical Year Book ۲۰۱۳. <http://eamar.sci.org.ir/index_e.aspx>۲. AOAC. ۱۹۹۸. ...
  • نمایش کامل مراجع