Products Formed During Thermo‐oxidative Degradation of Phytosterols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oxidative degradation of cholesterol has been extensively researched, however, not all products formed have been established. When a phytosterols standard was heated at 60, 120 and 180 °C for different period of time the following groups of components were detected: oxidized phytosterols, fragmented phytosterol molecules, volatile compounds and oligomers. Taking into account all the components formed, we were able to balance the amounts of disappearing sterols with components formed. We established that the amount and type of products formed during thermo‐oxidative degradation is affected by temperature and time. The amount of intact phytosterols decreased when temperature and time increase. The amount of oxidized phytosterols was at the highest level when a temperature of 120 °C was applied, whereas the lowest amounts were observed when a temperature of 60 °C was used. At a temperature of 180 °C the amount of oxidized sterols was lower than at 120 °C and it decreased when the heating time was increased. This indicates that oxidized sterols were the main precursors involved in the formation of other components during thermo‐oxidative degradation. The amount and type of volatile compounds formed increased when time and temperature increased. We observed diversified groups of volatile compounds formed and most of them are defined as off‐flavor compounds for rancid oils.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».