Shining Light on the Differences in Molecular Structural Chemical Makeup and the Cause of Distinct Degradation Behavior between Malting- and Feed-Type Barley Using Synchrotron FTIR Microspectroscopy: A Novel Approach
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to use advanced synchrotron-sourced FTIR microspectroscopy (SFTIRM) as a novel approach to identify the differences in protein and carbohydrate molecular structure (chemical makeup) between these two varieties of barley and illustrate the exact causes for their significantly different degradation kinetics. Items assessed included (1) molecular structural differences in protein amide I to amide II intensities and their ratio within cellular dimensions, (2) molecular structural differences in protein secondary structure profile and their ratios, and (3) molecular structural differences in carbohydrate component peak profile. Our hypothesis was that molecular structure (chemical makeup) affects barley quality, fermentation, and degradation behavior in both humans and animals. Using SFTIRM, the protein and carbohydrate molecular structural chemical makeup of barley was revealed and identified. The protein molecular structural chemical makeup differed significantly between the two varieties of barleys. No difference in carbohydrate molecular structural chemical makeup was detected. Harrington was lower than Valier in protein amide I, amide II, and protein amide I to amide II ratio, while Harrington was relatively higher in model-fitted protein alpha-helix and beta-sheet, but lower in the others (beta-turn and random coil). These results indicated that it is the molecular structure of protein (chemical makeup) that may play a major role in the different degradation kinetics between the two varieties of barleys (not the molecular structure of carbohydrate). It is believed that use of the advanced synchrotron technology will make a significant step and an important contribution to research in examining the molecular structure (chemical makeup) of plant, feed, and seeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».