Enjeux et amélioration de la réduction de l'acidité dans les fruits mûrs du palmier à huile, Elaeis guineensis Jacq. (synthèse bibliographique)

Introduction. L'acidification de l'huile de palme détermine la qualité et la stabilité de cette importante denrée alimentaire. Cette synthèse analyse les causes de l'acidification de l'huile et son impact sur la qualité et la stabilité de l'huile. Les enjeux liés à la réduction de l'acidification de l'huile et les approches utilisées sont aussi analysés, en particulier la réduction par l'amélioration génétique. Littérature. L'acidification est principalement due à l'action de la lipase endogène du mésocarpe, mais peut aussi être causée par des lipases microbiennes ou une hydrolyse autocatalytique. Plusieurs facteurs, notamment le matériel végétal, les conditions de récolte et de traitement post-récolte des régimes, d'extraction et de conservation de l'huile impactent de manière significative l'acidification de l'huile. L'acidification réduit la qualité et la valeur marchande de l'huile et engendre une baisse de productivité. Des fonds génétiques à faible acidité ont été identifiés. La variabilité de ce caractère rend possible la sélection variétale. Un gène impliqué dans l'acidification de l'huile est identifié, mais l'action d'autres gènes ou facteurs génétiques est soupçonnée. Conclusions. Ces recherches ont permis la récente commercialisation des premiers palmiers avec une huile faiblement acide. Ceci améliorera la qualité de l'huile tout en augmentant le rendement et en facilitant la gestion des opérations de récolte et de post-récolte, en particulier pour les petits producteurs. Il est nécessaire de continuer la recherche de tous les facteurs génétiques impliqués au niveau du genre Elaeis. La validation des ressources génomiques permettrait la sélection assistée par marqueurs de variétés à faible acidité de l'huile

The barrier heights versus parameter <i>c</i> and <i>μ</i>.

<p>A: The barrier heights versus parameter <i>c</i> with the parameter <i>μ</i> = 0.006. B: The barrier heights versus parameter <i>μ</i> with the parameter <i>c</i> = 0.22. Here, Δ<i>U</i>_<i>Limit</i> = <i>U</i>_<i>o</i> − <i>U</i>_<i>p</i>, Δ<i>U</i>_<i>sp</i> = <i>U</i>_<i>s</i> − <i>U</i>_<i>p</i>, Δ<i>U</i>_<i>sw</i> = <i>U</i>_<i>s</i> − <i>U</i>_<i>w</i>. <i>U</i>_<i>o</i> is the value of population potential landscape <i>U</i> at the maximum point on the center island of the limit cycle. <i>U</i>_<i>s</i> is the value of population potential landscape <i>U</i> at the saddle point between the limit cycle valley and the stable state basin <i>War</i>. <i>U</i>_<i>p</i> is the minimum value of the population potential landscape <i>U</i> along the limit cycle near the <i>y</i> axis, which is the <i>Peace</i> state. <i>U</i>_<i>w</i> is the minimum value of population potential landscape <i>U</i> at the stable state <i>War</i>.</p

The barrier heights, the logarithm of the ratio of the probability of dominant optimal path, the logarithm of the escape time <i>MFPT</i>, entropy production rate versus <i>T</i>, <i>R</i>, <i>Pu</i>.

<p>A: the barrier heights versus <i>T</i>, B: the logarithm of the ratio of the probability of dominant optimal path from <i>Peace</i> state to <i>War</i> state and the probability of dominant optimal path from <i>War</i> state to <i>Peace</i> state versus <i>T</i>, C: the logarithm of the escape time <i>MFPT</i> versus <i>T</i>, D: entropy production rate versus <i>T</i>, E: the barrier heights versus <i>R</i>, F: the logarithm of the ratio of the probability of dominant optimal path from <i>Peace</i> state to <i>War</i> state and the probability of dominant optimal path from <i>War</i> state to <i>Peace</i> state versus <i>R</i>, G: the logarithm of the escape time <i>MFPT</i> versus <i>R</i>, H: entropy production rate versus <i>R</i>, I: the barrier heights versus <i>Pu</i>, J: the logarithm of the ratio of the probability of dominant optimal path from <i>Peace</i> state to <i>War</i> state and the probability of the dominant optimal path from <i>War</i> state to <i>Peace</i> state versus <i>Pu</i>, K: the logarithm of the escape time <i>MFPT</i> versus <i>Pu</i>, L: entropy production rate versus <i>Pu</i>.</p

The population landscape <i>U</i> and flux for <i>Pu</i>.

<p>The population landscape <i>U</i> and flux with different parameter <i>Pu</i> and the constant parameters <i>μ</i> = 0.006, <i>c</i> = 0.22, <i>T</i> = 5, <i>R</i> = 3, <i>S</i> = 0.0.</p

The population landscape <i>U</i> with different parameter <i>Pu</i> at the constant parameters <i>μ</i> = 0.006, <i>c</i> = 0.22, <i>T</i> = 5, <i>R</i> = 3, <i>S</i> = 0.0.

<p>The purple lines represent the optimal paths from the <i>War</i> state to <i>Peace</i> state. The black lines represent the optimal paths from the <i>Peace</i> state to <i>War</i> state. The white arrows represent the steady state probability fluxes.</p

The population landscape <i>U</i> and flux for <i>T</i>.

<p>The population landscape <i>U</i> and flux with different parameter <i>T</i> at the constant parameters <i>μ</i> = 0.006, <i>c</i> = 0.22, <i>R</i> = 3, <i>Pu</i> = 1.0, <i>S</i> = 0.0.</p

Phase diagram, entropy production rate, and free energy versus different parameter <i>c</i>, <i>μ</i>.

<p>A: the phase diagram for repeated Prisoner’s Dilemma model with the constant parameter <i>μ</i> = 0.006 and changing cost parameter <i>c</i>. C: the entropy production rate versus parameter <i>c</i>. E: the free energy versus parameter <i>c</i>. B: the phase diagram for the repeated Prisoner’s Dilemma model with the constant parameter <i>c</i> = 0.22 and changing parameter <i>μ</i>. D: the entropy production rate versus parameter <i>μ</i>. F: the free energy versus parameter <i>μ</i>. The other parameters are <i>T</i> = 5, <i>R</i> = 3, <i>Pu</i> = 1, <i>S</i> = 0.</p

The population landscape <i>U</i> and flux for <i>R</i>.

<p>The population landscape <i>U</i> and flux with different parameter <i>R</i> at the constant parameters <i>μ</i> = 0.006, <i>c</i> = 0.22, <i>T</i> = 5, <i>Pu</i> = 1.0, <i>S</i> = 0.0.</p

The 3 dimensional population landscapes and The 3 dimensional intrinsic energy landscapes.

<p>The 3 dimensional population landscapes <i>U</i> with increasing parameter <i>c</i> are shown in <i>A</i>, <i>B</i>, <i>C</i>, <i>D</i>. Purple arrows represent the flux velocity(<b>J</b>_<i>ss</i>/<i>P</i>_<i>ss</i>) while the black arrows represent the negative gradient of population potential(−∇<i>U</i>). The 3 dimensional intrinsic energy landscapes <i>ϕ</i>₀ with increasing parameter <i>c</i> are shown in E, F, G, H. Purple arrows represent the intrinsic flux velocity (<b>V</b> = (<b>J</b>_<i>ss</i>/<i>P</i>_<i>ss</i>)_<i>D</i>→0) while the black arrows represent the negative gradient of intrinsic potential(−∇<i>ϕ</i>₀).</p

The flux (purple arrows) on the population potential landscape <i>U</i> with different parameter <i>μ</i> and constant parameter <i>c</i> = 0.22.

<p>A:<i>μ</i> = 0.002, B:<i>μ</i> = 0.003, C:<i>μ</i> = 0.004, D:<i>μ</i> = 0.006, E:<i>μ</i> = 0.008, F:<i>μ</i> = 0.012.</p