Chromatographic Determination of Amino Acids in Foods
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Amino acids in foods exist in a free form or bound in peptides, proteins, or nonpeptide bonded polymers. Naturally occurring L-amino acids are required for protein synthesis and are precursors for essential molecules, such as co-enzymes and nucleic acids. Nonprotein amino acids may also occur in animal tissues as metabolic intermediates or have other important functions. The development of bacterially derived food proteins, genetically modified foods, and new methods of food processing; the production of amino acids for food fortification; and the introduction of new plant food sources have meant that protein amino acids and amino acid enantiomers in foods can have both nutritional and safety implications for humans. There is, therefore, a need for the rapid and accurate determination of amino acids in foods. Determination of the total amino acid content of foods requires protein hydrolysis by various means that must take into account variations in stability of individual amino acids and resistance of different peptide bonds to the hydrolysis procedures. Modern methods for separation and quantitation of free amino acids either before or after protein hydrolysis include ion exchange chromatography, high performance liquid chromatography (LC), gas chromatography, and capillary electrophoresis. Chemical derivatization of amino acids may be required to change them into forms amenable to separation by the various chromatographic methods or to create derivatives with properties, such as fluorescence, that improve their detection. Official methods for hydrolysis and analysis of amino acids in foods for nutritional purposes have been established. LC is currently the most widely used analytical technique, although there is a need for collaborative testing of methods available. Newer developments in chromatographic methodology and detector technology have reduced sample and reagent requirements and improved identification, resolution, and sensitivity of amino acid analyses of food samples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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.
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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 découle