Assessment of the Antioxidant Capacity and Oxidative Stability of Esterified Phenolic Lipids in Selected Edible Oils
Notice bibliographique
Résumé
The research work was aimed at the determination of the antioxidant capacity (AOC) and the oxidative stability of phenolic lipids (PLs), obtained by lipase-catalyzed transesterification of phenolic acids (PAs) with selected edible oils (EOs), including flaxseed (FSO), fish liver (FO), and krill (KO) oils. The statistical analyses (Tukey's test at P < 0.05) revealed that the difference in AOC between that of the esterified FSO (EFSO) and the esterified krill oil (EKO) containing PLs and their control trials of EOs was significant (P < 0.05). To evaluate the storage stability, the EOs and their esterified products were subjected to 2 oxidation treatments. The experimental findings showed that the esterified EOs had higher oxidative stability when they were subjected to light, oxygen, and agitation at 50 °C as compared to that of the EOs; however, only the esterified fish oil (EFO) showed a significant difference in its peroxide value, when the esterified EOs were placed in the dark at 25 °C. Overall, the phenolic mono- and diacyglycerols present in the EOs have shown to be potential antioxidants in improving the oxidative stability of the oil and enhancing its AOC.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».