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Enregistrement W2013515907 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(06)72072-0

Technical Note: Improved Extraction Method with Hexane for Gas Chromatographic Analysis of Conjugated Linoleic Acids

2006· article· en· W2013515907 sur OpenAlexaff
Mun Yhung Jung, G.-B. Kim, Eun-Kyung Jang, Yun-Kyoung Jung, S.Y. Park, B.H. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexaneChromatographyExtraction (chemistry)ChemistryChloroformMethanolLinoleic acidConjugated linoleic acidGas chromatographyFatty acidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraction properties of different solvents (chloroform/methanol, hexane/isopropanol, and hexane) were studied for the gas chromatographic analysis of conjugated linoleic acids (CLA) from probiotic bacteria grown in de Man, Rogosa, and Sharpe medium. As compared with chloroform/methanol and hexane/isopropanol, hexane showed comparable extraction efficiency for CLA from unspent de Man, Rogosa, and Sharpe medium, but showed minimal extraction of oleic acid originated from the emulsifier in broth. The extraction efficiency of CLA by hexane was influenced by the broth pH, showing the optimal pH of 7.0. Repeated extraction with hexane increased the yield. Extraction with hexane showed excellent recovery of spiked CLA from the spent broth with up to 97.2% (standard deviation of 1.74%). This represents the highest recovery of CLA from culture broth ever reported. The sample size was also successfully reduced to 0.5 mL to analyze CLA from the broth without impairment of analytical data. This smaller sample size in the 1.5-mL microcentrifuge tube using a small bench-top centrifuge reduced analytical time significantly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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