Characterization of Shrimp Oil from Pandalus borealis by High Performance Liquid Chromatography and High Resolution Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Northern shrimp (Pandalus borealis) oil, which is rich in omega-3 fatty acids, was recovered from the cooking water of shrimp processing facilities. The oil contains significant amounts of omega-3 fatty acids in triglyceride form, along with substantial long-chain monounsaturated fatty acids (MUFAs). It also features natural isomeric forms of astaxanthin, a nutritional carotenoid, which gives the oil a brilliant red color. As part of our efforts in developing value added products from waste streams of the seafood processing industry, we present in this paper a comprehensive characterization of the triacylglycerols (TAGs) and astaxanthin esters that predominate in the shrimp oil by using HPLC-HRMS and MS/MS, as well as 13C-NMR. This approach, in combination with FAME analysis, offers direct characterization of fatty acid molecules in their intact forms, including the distribution of regioisomers in TAGs. The information is important for the standardization and quality control, as well as for differentiation of composition features of shrimp oil, which could be sold as an ingredient in health supplements and functional foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».