Identification and quantification of canolol and related sinapate precursors in Indian mustard oils and Canadian mustard products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canadian condiment yellow mustard seeds (also called white), oriental and brown mustard seeds and flour extracts and commercially produced Indian mustard oils were examined for bioactive phenolics primarily to identify the antioxidant properties. Phenolic compounds, namely sinapic acid, sinapoyl glucose and canolol, were quantified using high‐performance liquid chromatographic (HPLC) coupled with a diode array detector (DAD). Canolol was detected and confirmed in trace amounts for the first time in commercial oils that had not been preheated specific for canolol production, most likely due to heat applied during processing. Sinapic acid, sinapine and canolol derived from unheated/unroasted mustard seeds and canola extracts were confirmed utilizing HPLC‐DAD, ultra‐performance liquid chromatography‐tandem‐mass spectrometry (UPLC‐tandem‐MS) and nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. Practical applications:Oilseeds canola and mustard contain significant amounts of phenolic compounds, principally sinapic acid derivatives. The level and functionality of these phenolic is highly influenced by the processing conditions. In the current study, the phenolic composition of some commercial mustard seed, oil, meal and flour samples were profiled with special focus on the occurrence of canolol, the decarboxylation product of sinapic acid. This study suggests that optimizing the crushing, pressing, or extraction steps during processing is crucial to enrich mustard and canola products with benefits associated with these bioactives, especially canolol. The existence of sinapic acid derivatives was confirmed in the 70% aqueous methanolic extracts of commercial mustard products such as deheated mustard flour and oil. Extracts of mustard, in addition to canola, contain significant amounts of phenolics, mainly sinapine. Traditional ghani pressing, cold pressing and/or screw expeller pressing hold potential for enriching mustard and sinapate‐rich oil with benefits associated with canolol.
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 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) | 0,000 | 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 ».