Lipase‐Catalyzed Synthesis of Medium‐Long‐Medium Type Structured Lipids Using Tricaprylin and Trilinolenin as Substrate Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The synthesis of medium‐long‐medium type structured lipids (SL) by the interesterification of tricaprylin (TC) and trilinolenin (TLN), using selected commercial lipases from Rhizomucor miehei (Lipozyme RM IM) and Candida antarctica (Novozym 435) was investigated. Although the bioconversion yield (BY) for Lipozyme RM IM (24.7 %) was close to that for Novozym 435 (24.0 %), the initial enzyme activity was 6.3 μmol CLnC/g enzyme/min and 1.6 μmol CLnC/g enzyme/min, respectively. Lipozyme RM IM was subsequently selected for further investigation. The structural analyses of SL indicated that the major products were 1,3‐dicapryl‐2‐linolenyl glycerol (CLnC) and 1(3)‐capryl‐2,3(1)‐dilinolenyl glycerol (CLnLn). In order to optimize the BY, selected parameters were investigated. The experimental results showed that using hexane as the reaction medium, at an initial water activity ( a w ) of 0.06, 10 mg solid enzyme/mL, substrate molar ratio of TC to TLN of 6:1 and a reaction time of 9 h, resulted in the highest BY (73.2 %). Using the optimized conditions, the effects of TLN concentration and other selective parameters, including the denaturation of the enzyme, controlling the a w and the addition of silica gel, on the mass productivity ( P M ), enzymatic productivity ( P E ) and volumetric productivity ( P V ) of the interesterification reaction, were also investigated.
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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 ».