Estudio de diversidad química cualitativa y cuantitativa de aceites esenciales provenientes de diferentes variedades de rosas híbridas de té.
La presente investigación evaluó la calidad cualitativa y cuantitativa en 49 variedades hibridadas localmente de Rosas de Té. Los ensayos determinaron el rendimiento del aceite esencial y su calidad química en función de las moléculas más representativas e importantes en los aceites esenciales de ro...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Médium: | bachelorThesis |
| Jazyk: | spa |
| Vydáno: |
2019
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/17406 |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Přidat tag | Shrnutí: | La presente investigación evaluó la calidad cualitativa y cuantitativa en 49 variedades hibridadas localmente de Rosas de Té. Los ensayos determinaron el rendimiento del aceite esencial y su calidad química en función de las moléculas más representativas e importantes en los aceites esenciales de rosa. La obtención de los aceites se realizó por hidrodestilación y posteriormente se calculó el rendimiento de los mismos como un parámetro de clasificación para los híbridos (rendimiento alto, medio y bajo), basándose en los valores estadísticos Q1 y Q3, tomándose en cuenta para este estudio los híbridos con los mejores rendimientos. La composición química de cada aceite esencial se determinó mediante cromatografía de gases acoplada a masas. Las moléculas presentes variaron significativamente entre cada muestra, por lo cual se consideró apropiado seleccionar a cinco compuestos importantes en relación a la calidad del aceite (citronelol, geraniol, linalool, nerol y feniletanol), debido a su importancia en la industria cosmética y de perfumería. La proporción citronelol/geraniol (C/G) se estableció para evaluar la calidad del olor del aceite, siendo los híbridos C015=0,803; A019=1,161; A069=1,471 y C003=1,471 los que presentaron mejores proporciones. También se realizó un análisis predictivo (PCA) para establecer las posibles asociaciones (composición química y rendimiento) entre las muestras, obteniéndose siete grupos (A, B, C, D, E, F y G) que se confirmaron al efectuar un análisis MDS y Clúster, destacándose las muestras C003, A009 y A069 como las más promisorias para una explotación a nivel industrial. |
|---|