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Enregistrement W1967413635 · doi:10.1016/j.lwt.2014.02.051

Performance of two immobilized lipases for interesterification between canola oil and fully-hydrogenated canola oil under supercritical carbon dioxide

2014· article· en· W1967413635 sur OpenAlexafffund
Ehsan Jenab, Feral Temelli, Jonathan M. Curtis, Yuanyuan Zhao

Notice bibliographique

RevueLWT · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCanolaChemistryInteresterified fatSupercritical fluidSupercritical carbon dioxideChromatographyEnzymeCabin pressurizationCatalysisCarbon dioxideChemical engineeringOrganic chemistryFood scienceLipaseMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance and stability of Lipozyme RM IM and TL IM for the interesterification between canola oil and fully-hydrogenated canola oil (FHCO) in the presence of SCCO2 were studied using a high pressure batch stirred reactor at 65 °C/17.5 MPa. The influence of exposure time (4, 8, and 12 h) in SCCO2 and pressurization/depressurization cycles of up to 12 times on the enzyme's resultant activity were studied. There was no significant difference (p > 0.05) in the performance of the two enzymes over reaction time, reaching a constant degree of interesterification of about 23% after 2 h. Although FE-SEM images illustrated some morphological changes on the surface of the enzymes after 4 cycles of 7 h each, similar degrees of interesterification were achieved after each cycle. However, the amount of reaction intermediates decreased by 50–60% in the product obtained by using SCCO2-treated enzymes after 12 pressurization/depressurization cycles compared to untreated enzymes, while there were no significant changes in the conformational and morphological structure of the treated enzymes based on FTIR and FE-SEM analysis. Findings enhance our understanding of enzymatic conversions of lipids under high pressure CO2, targeting production of base-stock for zero-trans margarines.

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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,616

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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