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Archives par mot-clef : Hssaini Lahcen
Article scientifique : Génotype × Environnement : L’empreinte métabolique de l’huile de graines de figue
Titre original : Genotype × Environment Shapes Fig Seed Oil Metabolic Fingerprinting AuteurEs : Charaf Ed-dine Kassimi (1,2), Souhaila Hadday (1,2), Souhaila Bouchelta (1), Ahmed Irchad (3), Ibtissame Guirrou (1), Karim Houmanat (1), Fedoua Diai (2), Lhoussain Hajji (2) & Lahcen Hssaini … Continuer la lecture
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Article scientifique : Le tandem FTIR–apprentissage automatique pour la prédiction des composés bioactifs antioxydants dans l’huile de graines de figue : une voie vers un criblage à haut débit
Titre original : FTIR–Machine Learning Tandem for Predicting Antioxidant Bioactives in Fig Seed Oil: A Pathway to High-Throughput Screening AuteurEs : Charaf Ed-dine Kassimi (1,2), Souhaila Bouchelta (1), Souhaila Hadday (1,2), Ibtissame Guirrou (1), Ahmed Irchad (3), Fedoua Diai (2), Lhoussain Hajji … Continuer la lecture
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Article scientifique : Caractéristiques d’adsorption d’humidité de la gelée royale lyophilisée : propriétés thermodynamiques, modélisation et évaluation des changements microstructuraux.
Titre original : Moisture adsorption characteristics of freeze-dried royal jelly: thermodynamic properties, modeling, and assessing microstructural changes. AuteurEs : Rachida Ouaabou (1), Lahcen Hssaini (2), Abderrahim Alahyane (3), Abdessamad Lahrach (4), Nadia Massaoudi (5), Jalal Isaad (1), E.L.amine Ajal (7), Aadil Bajoub … Continuer la lecture
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Article scientifique : L’influence du prétraitement des données sur les performances des modèles d’apprentissage automatique pour la détection de la falsification du miel par spectroscopie FTIR en moyen infrarouge.
Titre original : Preprocessing-Dependent Machine Learning Models Enhance Mid-FTIR Detection of Honey Adulteration. Auteurs : Lahcen Hssaini (1) & Said En-nahli (2) 1 : INRA CRRA Meknès – 2 : ENA Meknès. Journal : Journal of Food Composition and Analysis, 2025, DOI : 10.1016/j.jfca.2025.108666. … Continuer la lecture
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Article scientifique : Prédiction de la qualité de l’huile d’olive par machine learning (ML) : évaluation comparative des stratégies de prétraitement FTMIR couplées aux modèles RF et XGBoost en validation multi-étapes.
Titre original : ML-driven olive oil quality prediction: Comparative evaluation of FTMIR data preprocessing techniques using RF and XGBoost models in multi-stage validation. Auteur : Lahcen Hssaini (INRA CRRA Meknès). Journal : Measurement: Food, Vol. 19, 2025. DOI : 10.1016/j.meafoo.2025.100249. Résumé & texte … Continuer la lecture
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Article scientifique : Impact de la composition du solvant d’injection sur 90 molécules de pesticides par LC-MS/MS : Un cadre méthodologique pour le développement initial de méthode.
Titre original : Impact of Injection Solvent Composition on 90 Pesticides by LC-MS/MS: A Data-Driven Framework for Initial Method Development. AuteurEs : Abderrahim Eddahby (1), Abdelkarim Chahine (1) & Lahcen Hssaini (2). (1) : ITU FS Kénitra – (2) : INRA CRRA Meknès. … Continuer la lecture
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Article scientifique : Mid-FTIR et machine learning pour prédire la teneur en macronutriments des feuilles de figuier.
Titre original : Mid-FTIR and machine learning for predicting fig leaf macronutrients content. AuteurEs : Lahcen Hssaini & Rachid Razouk (INRA CRRA Meknès). Journal : Analytical Sciences (2025). DOI : 10.1007/s44211-025-00814- Résumé
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Article scientifique : Contrôle du brunissement enzymatique des figues sèches (Ficus carica L.) par traitements chimiques et conditions de stockage optimisées.
Titre original : Controlling Enzymatic Browning in Dried Figs (Ficus carica L.) Through Chemical Treatments and Optimized Storage Conditions. Auteur : Lahcen Hssaini (INRA CRRA Meknès) Journal : Measurement: Food, 2025, DOI : 10.1016/j.meafoo.2025.100226. Résumé & Texte integral
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Article scientifique : Variation génotypique de la dynamique des nutriments foliaires et son impact sur le rendement et la qualité des fruits de la grenade.
Intitulé original : Genotypic variation in leaf nutrient dynamics and its impact on pomegranate yield and fruit quality. Auteurs : Atman Adiba (1), Lahcen Hssaini (1), Rachid Aboutayeb (1), Abdellatif Boutagayout (2), Rashid Iqbal (3), Anas Hamdani (1), Abdelmajid Haddioui (4), … Continuer la lecture
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Article scientifique : Profilage nutritionnel et FTIR des lignées élites de féverole marocaines cultivées dans des conditions arides.
Intitulé original : Nutritional and FTIR Profiling of Moroccan Faba Bean Elite Lines Grown under Arid Conditions AuteurEs : Oumaima Chetto (1), Lahcen Hssaini (1), Rachid Aboutayeb (2), Mohamed El Fechtali, Abdelghani Nabloussi (1). (1) : INRA CRRA Meknès – (2) … Continuer la lecture
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