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Enregistrement W1987491524 · doi:10.1021/jf000004n

Origin of Carbohydrate Degradation Products in <scp>l</scp>-Alanine/<scp>d</scp>-[<sup>13</sup>C]Glucose Model Systems

2000· article· en· W1987491524 sur OpenAlexaff
Varoujan A. Yaylayan, Anahita Keyhani

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycolaldehydeChemistryMaillard reactionCarbohydrateMoietyPentoseCarbon fibersStereochemistryAlanineOrganic chemistryBiochemistryCatalysisAmino acidFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maillard model systems consisting of labeled D-[(13)C]glucoses and L-[(13)C]alanines have been utilized to identify the origin of carbon atoms in glycolaldehyde, pyruvaldehyde, 1-hydroxy-2-propanone (acetol), 2,3-butanedione, 3-hydroxy-2-butanone, 2,3-pentanedione, and compounds containing C(5) and C(6) intact glucose carbon chains. The origin of carbon atoms in glycolaldehyde and pyruvaldehyde was inferred from the analysis of label incorporation pattern of methyl and dimethylpyrazines. The origin of carbon atoms in the remaining compounds was determined by direct analysis. The data indicated that glycolaldehyde incorporated intact C5-C6 and C1-C2 carbon chains of glucose. Acetol and pyruvaldehyde incorporated intact C1-C2-C3 and C4-C5-C6 carbon chains of glucose. On the other hand, 2, 3-butanedione and 3-hydroxy-2-butanone incorporated intact C3-C4-C5-C6 carbon chain of glucose. In addition, analysis of compounds containing intact glucose C(5) carbon chains have indicated that glucose in the presence of L-alanine can lose either C-1 atom to produce a pentitol moiety responsible for the formation of furanmethanol or it can lose the C-6 atom to produce a pentose moiety responsible for the formation of furfural. Plausible mechanisms, consistent with the observed label incorporation, were proposed for the formation of sugar degradation products.

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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations102
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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