MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1965385177 · doi:10.1038/npre.2011.6269.1

Ionization effects on the partitioning behavior of food and beverage aroma compounds between aqueous phases and air and organic matrices

2011· preprint· en· W1965385177 sur OpenAlexaff
Sierra Rayne, Kaya Forest

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAromaChemistryAqueous solutionAnalyteVolatility (finance)PhenolsPartition coefficientIonizationOrganic chemistryChromatographyAnalytical Chemistry (journal)IonFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aroma compounds in the Flavornet database were screened for ionizable functional groups such as carboxylic acids, aliphatic and aromatic amines, phenols, alcohols, and thiols. Of the 738 aroma compounds listed in this database, 101 molecules have ionizable moieties with estimated monomeric aqueous pK~a~ values ranging between 1.75 and 10.97. pH dependent effective air/water partitioning coefficients (K~aw,eff~) and n-octanol/water partitioning coefficients (D~ow~) were estimated for all ionizable aroma compounds over the pH range from 0 to 14. The ionizable aroma compounds display a broad range of K~aw,eff~ (1.8 × 10^-23^ to 6.1 atm M^-1^) and log D~ow~ (-6.2 to +7.2 units) values. For many aroma compounds, pH dependent ionization will have a significant effect on the K~aw,eff~ and D~ow~, leading to variations in these physico-chemical properties by up to 11 orders of magnitude over the composite pH range of common foods and beverages. Changes in food and beverage pH affect not only the relative contributions of neutral versus charged forms of ionizable aroma compounds (which directly affects analyte volatility and olfactory reception), but also partitioning between freely dissolved and sorbed forms of the analyte in solution (which indirectly affects analyte volatility).

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,958

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature PrecedingsMême sujetAnalytical Chemistry and ChromatographyTravaux en français237 207