Purification of Free DHA by Selective Esterification of Fatty Acids from Tuna Oil Catalyzed by <i>Rhizopus oryzae</i> Lipase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tuna fish oil contains 25–30 % docosahexaenoic acid (DHA) and is one of the richest sources of DHA. The present paper investigates the enrichment of DHA by selective esterification of fatty acids obtained from hydrolysis of tuna fish oil catalyzed by Rhizopus oryzae lipase (ROL). The fatty acid mixture obtained after hydrolysis of tuna fish oil, referred to as tuna‐FFA contained 26 % DHA. For purification/concentration of DHA in free fatty acids, selective esterification of the fatty acid mixtures with butanol was carried out using ROL in a water‐organic solvent system. The best reaction parameters found in this study were pH 7, temperature 35 °C, agitation speed 800 rpm and a fatty acid to solvent (iso‐octane) ratio of 1:1.32 (w/v). Also, the effects of other parameters such as type of alcohol, type of enzyme, alcohol to fatty acid ratio, enzyme to fatty acid ratio were studied to determine the most suitable reaction conditions. Exactly 76.2 % of tuna‐FFA was esterified in 24 h, under the most suitable reaction conditions and the DHA content in the fatty acid fraction rose from 26 to 86.9 % with 80 % recovery of DHA, after selective esterification. The DHA content of fatty acids in butyl esters was found to be 13.6 %.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».