Effect of Cooking on Concentrations of β-Estradiol and Metabolites in Model Matrices and Beef
Notice bibliographique
Résumé
Because beef food products are generally cooked prior to consumption, the behavior of chemicals in these cooked foods is important in estimating human exposure. The heat stability of the natural estrogen β-estradiol (β-E2) and its metabolites α-estradiol (α-E2), estrone (E1), and several catechol estrogens was examined in heated vegetable oil and aqueous solutions. The chemicals were also incorporated into regular and extra lean ground beef and subjected to cooking. E1 and E2 were stable in aqueous solutions at 100°C, whereas the catechol estrogens exhibited first-order decay curves with half-lives of 2-10 min. Their stability improved to the same level as the other test chemicals when an antioxidant was added to the solution, suggesting that their disappearance was due to oxidation rather than thermal degradation. E1 and E2 were also stable in heated vegetable oil (160-180°C), whereas catechol estrogen decreased 30-50% over the 2 h duration of the experiments. Chemical losses from cooked beef appear to be related to the fat content of the beef, with greater losses occurring in regular ground beef (25-30%), compared to extra lean ground beef (5-20%). This study shows that cooking reduces but does not eliminate the potential for dietary exposure to growth promoters in ground beef.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».