<i>Cis</i> and <i>trans</i> components of lipids: Analysis by <sup>1</sup>H NMR and silver shift reagents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the methodology of shift reagents was exploited to distinguish cis and trans unsaturation in oils and fats. The differential binding of silver ions (in the form of AgFOD) to cis and trans double bonds allowed the separation of the allylic and olefinic proton signals in the 1H NMR spectra of mixtures of cis and trans methyl esters of monoene aliphatic acids and unsaturated triacylglycerol mixtures at low frequency spectrometers (300 MHz). Careful integration of the appropriate proton resonances in the recorded quantitative 1H NMR spectra afforded percentage concentrations in very good agreement with the actual values. This 1H NMR methodology was validated by analyzing AOCS Laboratory Proficiency Program GC samples containing various percentages of saturated, cis‐mono unsaturated, and cis‐polyunsaturated fat as well as trans content. This fast and relatively low‐cost NMR methodology could be used on line for obtaining nutrition labeling compositional data (NLCD) required for fat‐containing food products. Attempts to differentiate lipid molecules with different degree of unsaturation and positional distribution of cis double bonds were unsuccessful.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».