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Enregistrement W1564450438 · doi:10.1093/jaoac/92.5.1284

Trans Fat Labeling and Levels in U.S. Foods: Assessment of Gas Chromatographic and Infrared Spectroscopic Techniques for Regulatory Compliance

2009· article· en· W1564450438 sur OpenAlexaff
Magdi M. Mossoba, Julie Moss, John K. G. Kramer

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFatty acidGas chromatographyTrans fatFood scienceAnimal fatCis–trans isomerismFourier transform infrared spectroscopyChromatographyOrganic chemistrySaturated fatBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trans fatty acids are found in a variety of foods like dairy and meat products, but the major dietary sources are products that contain commercially hydrogenated fats. There has been a renewed need for accurate analytical methods for the quantitation of total trans fat since mandatory requirements to declare the amount of trans fat present in food products and dietary supplements were issued in many countries. Official capillary GC and IR methodologies are the two most common validated methods used to identify and quantify trans fatty acids for regulatory compliance. The present article provides a comprehensive discussion of the GC and IR techniques, including the latest attenuated total reflection (ATR)-FTIR methodology called the negative second derivative ATR-FTIR procedure, which is currently being validated in an international collaborative study. The identification and quantitation of trans fatty acid isomers by GC is reviewed and an alternative GC method is proposed using two temperature programs and combining their results; this proposed method deals more effectively with the resolution of large numbers of geometric and positional monoene, diene, and triene fatty acid isomers present in ruminant fats. In addition, the different methylation procedures that affect quantitative conversion to fatty acid methyl esters are reviewed. There is also a lack of commercial chromatographic standards for many trans fatty acid isomers. This review points to potential sources of interferences in the FTIR determination that may lead to inaccurate results, particularly at low trans levels. The presence of high levels of saturated fats may lead to interferences in the FTIR spectra observed for trans triacylglycerols (TAGs). TAGs require no derivatization, but have to be melted prior to IR measurement. While GC is currently the method of choice, ATR-FTIR spectroscopy is a viable, rapid alternative, and a complementary method to GC for a more rapid determination of total trans fats for food labeling purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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