Extracción con CO2 Supercrítico de Aceite de Semillas de Guanábana (Annona muricata): Cinética, Perfil de Ácidos Grasos y Esteroles

Se estudió la extracción de aceite de semillas de guanábana utilizando dióxido de carbono supercrítico a presiones entre 20 y 35 MPa y temperaturas entre 313 y 333 K, con un flujo de dióxido de carbono constante de 30 g.min-1 y un tiempo de extracción de 150 min. Se planteó un diseño experimental compuesto central para estudiar el efecto de la presión (P) y la temperatura (T) sobre el rendimiento, el perfil de ácidos grasos y esteroles. La composición en ácidos grasos y esteroles se analizó por cromatografía de gases. La presión tuvo un efecto significativo (p<0,05) sobre el rendimiento alcanzando un rendimiento óptimo del 12.9%. El ácido oleico es el ácido graso mayoritario, seguido del ácido palmítico y linoleico. En menor proporción se encontraron el ácido esteárico, palmitoleico, linolénico y dodecanoico. Además, se encontró la presencia de campesterol, estigmasterol y β-sitosterol. Por lo tanto, el aceite obtenido libre de solventes muestra potencial para ser usado como ingrediente natural en diferentes industrias

Evaluación del Rendimiento, Composición y Actividad Antioxidante de Aceite de Semillas de Mora (Rubus glaucus) Extraído con CO2 Supercrítico

En este trabajo se estudió el efecto de los parámetros de extracción del aceite de semillas de mora (Rubus glaucus), utilizando CO2 supercrítico como solvente. Se evaluaron diferentes condiciones de presión y temperatura, que permitieron analizar el rendimiento, la composición y la actividad antioxidante del producto extraído. La identificación de los componentes del aceite se realizó a través de cromatografía de gases y la actividad antioxidante se determinó aplicando el método de ABTS. El rendimiento más alto fue 14.5%, obtenido bajo las mejores condiciones de trabajo: 350 bar de presión y 60°C de temperatura. El aceite proveniente de semillas de R. glaucus se caracteriza por contener un 96% de ácidos grasos insaturados, de los cuales el ácido linoléico es el más abundante (61.6%) y por la presencia de sustancias como β-sitosterol, 24-metil-cicloartanol, α-tocoferol, γ-tocoferol, δ-tocoferol, además de una capacidad antioxidante equivalente al trolox de 604 µmol/100 g aceite

Fiabilidad, validez factorial y datos normativos de la versión española del inventario abreviado de reacciones interpersonales (SIRI) de Grossarth-Maticek y Eysenck

Eysenck and Grossarth-Maticek’s model states that some of their personality types are predisposed to specific illnesses (Types 1 and 5 to cancer, and Type 2 to coronary heart disease), whereas others are preserved (Type 4) or not predisposed (Types 3 and 6). The aim of this study is to provide infor-mation as regards the reliability, factor validity and normative data of the Spanish version of Grossarth-Maticek and Eysenck´s Short Interpersonal Reactions Inventory (SIRI) in a sample of uni-versity students (N=425). The results indicate that 1) internal consistency is adequate (0,88-0,75); 2) factor analysis suggests that this instrument measures four dimensions: Factor 1 compounded by Types 1 and 2 (psychosomatic risk), Factor 2 constituted by Types 3 and 6 (hysteria/psychopathy), Factor 3 configured by Type 5 (rationality) and Factor 4 defined by Type 4 (autonomy); and 3) distribu-tion of personality types is similar to that found in prior studies with samples of young subjects.El modelo de Eysenck y Grossarth-Maticek postula que algunos de sus tipos de personalidad están predispuestos a enfermedades específicas (tipos 1 y 5 al cáncer, y tipo 2 a la enfermedad coronaria), mientras otros están preservados (tipo 4) o no predispuestos (tipos 3 y 6). El objetivo de este estudio ha sido aportar datos sobre la fiabilidad, validez factorial y baremación de la versión española del Inventario abreviado de reacciones interpersonales de Grossarth-Maticek y Eysenck (SIRI) en una muestra de estudiantes universitarios (n = 425). Los resultados indican 1) la aceptable consistencia interna (0,88-0,75); 2) el análisis factorial efectuado sugiere que el instrumento mide cuatro dimensio-nes: un primer factor está formado por los tipos 1 y 2 (riesgo psicosomático), un segundo factor está constituido por los tipos 3 y 6 (histeria/psicopatía), el tercer factor está configurado por el tipo 5 (ra-cionalidad) y el cuarto factor está definido por el tipo 4 (autonomía); y 3) la distribución de los tipos de personalidad es similar a la encontrada en estudios previos con muestras de sujetos jóvenes

Apoyo a la toma de decisiones para la mejora de la gestión en explotaciones agroforestales

La agricultura actual se encuentra inmersa en un proceso acelerado de actualización y adaptación a un modelo digital de trabajo que se extiende imparable a lo largo de toda la cadena agroalimentaria. Parte de esta evolución viene marcada por la incorporación de las TIC (tecnologías de la información y la comunicación), y por la disponibilidad de nuevas soluciones de hardware y software que están cambiando la forma de trabajar en el campo mediante la monitorización de las labores agrícolas y el análisis de los datos generados en las explotaciones

Study of the extraction process of papain from latex of papaya (carica papaya l.) fruits cv. maradol

In this work, we studied the extraction process of papain, present in the latex of papaya fruit (Carica papaya L.) cv. Maradol.  The variables studied in the extraction of papain were: latex:alcohol ratio (1:2.1 and 1:3) and drying method (vacuum and refractance window).  Papain enzyme responses were obtained in terms of enzymatic activity and yield of the extraction process. The best result in terms of enzyme activity and yield was obtained by vacuum drying and a latex:alcohol ratio of 1:3. The enzyme obtained was characterized by physicochemical and microbiological properties and, enzymatic activity when compared with a commercial sample used as standard.Neste trabalho foi estudado o processo de extração da papaína presente no látex de frutos de mamão (Carica papaya L.) cultivar Maradol. As variáveis estudadas na extração da papaína foram proporção de látex:álcool (1:2.1 e 1:3) e tipo de secagem (à vácuo e por refractance window). As respostas obtidas foram atividade enzimática da enzima e rendimento do processo de extração. O melhor resultado em termos de atividade enzimática e rendimento foi obtido nas condições de secagem à vácuo e proporção látex:álcool de 1:3. A enzima obtida foi caracterizada por testes físico-químicos, microbiológicos e de atividade enzimática e comparada com uma amostra comercial usada como padrão

Handgrip and knee extension strength as predictors of cancer mortality: A systematic review and metaâ analysis

Peer Reviewedhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/145272/1/sms13206.pdfhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/145272/2/sms13206_am.pd

Prediction of Horizontal Daily Global Solar irradiation using artificial neural networks (ANNs) in the Castile and Leon Region, Spain

The next day's global horizontal solar irradiation is predicted using artificial neural networks (ANNs) for its application in agricultural science and technology. The time series of eight−years data is measured in an agrometeorological station, which belongs to the SIAR irrigation system (Agroclimatic Information System for Irrigation, in Spanish), located in Mansilla Mayor (León, Castile and León region, Spain). The zone has a Csb climate classification (i.e., Mediterranean Warm Summer Climate), according to Koppen−Geiger. The data for the years (2004−2010) are used for ANNs training and the 2011 as the validation year. ANN models were designed and evaluated with different numbers of inputs and neurons in the hidden layer. A neuron was used in the output layer, for all models, where the simulation of global solar irradiation for the next day on the horizontal surface results. Evaluated values of the input data were the horizontal daily global irradiation of the current day [H(t)] and two days before [H(t−1), H(t−2)], the day of the year [J(t)], and the daily clearness index [Kt(t)]. Validated results showed that best adjustment models are the ANN 7 model (RMSE = 3.76 MJ/(m2 ·d), with two inputs [H(t), Kt(t)] and four neurons in the hidden layer) and the ANN 4 model (RMSE = 3.75 MJ/(m2 ·d), with two inputs [H(t), J(t)] and two neurons in the hidden layer). Thus, the studied ANN models had better results compared to classic methods (CENSOLAR typical year, weighted moving mean, linear regression, Fourier and Markov analysis) and are practically easier as they need less input variable

Prediction of horizontal daily global solar irradiation using artificial neural networks (ANNs) in the Castile and León Region, Spain

This article evaluates horizontal daily global solar irradiation predictive modelling using artificial neural networks (ANNs) for its application in agricultural sciences and technologies. An eight year data series (i.e., training networks period between 2004–2010, with 2011 as the validation year) was measured at an agrometeorological station located in Castile and León, Spain, owned by the irrigation advisory system SIAR. ANN models were designed and evaluated with different neuron numbers in the input and hidden layers. The only neuron used in the outlet layer was the global solar irradiation simulated the day after. Evaluated values of the input data were the horizontal daily global irradiation of the current day [H(t)] and two days before [H(t−1), H(t−2)], the day of the year [J(t)], and the daily clearness index [Kt(t)]. Validated results showed that best adjustment models are the ANN 7 model (RMSE = 3.76 MJ/(m2·d), with two inputs ([H(t), Kt(t)]) and four neurons in the hidden layer) and the ANN 4 model (RMSE = 3.75 MJ/(m2·d), with two inputs ([H(t), J(t)]) and two neurons in the hidden layer). Thus, the studied ANN models had better results compared to classic methods (CENSOLAR typical year, weighted moving mean, linear regression, Fourier and Markov analysis) and are practically easier as they need less input variables

Predicción de la irradiación solar global diaria horizontal mediante redes neuronales artificiales en la región de Castilla y León, España

Resumen. Este artículo, se centra en la predicción de la irradiación solar global diaria horizontal, por ser el caso más interesante en la meteorología agrícola, por ejemplo, en las previsiones de necesidades de riego, utilizando la técnica de las redes neuronales artificiales (RNAs) de la inteligencia computacional, a partir de variables accesibles en las estaciones agrometeorológicas. El lugar donde fueron medidos los datos, utilizados para entrenar las RNAs, caracterizan donde se pueden volver a utilizar este tipo de modelos, en este estudio fueron las estaciones meteorológicas de la red SIAR en Castilla y León, en concreto la situada en Mansilla Mayor (León), durante los años 2004-2010. Los modelos RNAs se construyeron en la entrada con los datos medidos de irradiación solar global diaria de uno, dos y tres días anteriores, añadiendo el día del año J(t)=1..365, para predecir su valor el día siguiente. Los resultados obtenidos, validados durante el año 2011 completo RMSE=3,8012 MJ/(m2d), concluyen que las RNAs estudiadas mejoran los métodos clásicos comparados: 1) año típico CENSOLAR RMSE=5,1829 MJ/(m2d), 2) media móvil ponderada con la autocorrelación parcial de 11 días de retardo RMSE=3,9810 MJ/(m2d), 3) regresión lineal sobre el valor del día anterior RMSE=4,2434 MJ/(m2d), 4) año típico Fourier utilizado el 1er armónico RMSE=4,2747 MJ/(m2d), y 5) las matrices de transición de Markov para 33 estados posibles RMSE=4,3653 MJ/(m2d). Durante los días de cambio brusco en el nivel de irradiación solar, se observan los mayores errores de predicción. Se plantea utilizar en la entrada otras variables para mejorar la eficacia del modelo RNA. Una de las variables probadas fue el índice de claridad diario Kt=H/H0, resultando una mejora RMSE=3,7703 MJ/(m2d).Palabras clave: insolación, evapotranspiración, agrometeorología, inteligencia computacional