Acidolysis of Tristearin with Selected Long-Chain Fatty Acids
Notice bibliographique
Résumé
Five lipases, namely, Candida antarctica (Novozyme-435), Mucor miehei (Lipozyme-IM), Pseudomonas sp. (PS-30), Aspergillus niger (AP-12), and Candida rugosa (AY-30), were screened for their effect on catalyzing the acidolysis of tristearin with selected long-chain fatty acids. Among the lipases tested C. antarctica lipase catalyzed the highest incorporation of oleic acid (OA, 58.2%), gamma-linolenic acid (GLA, 55.9%), eicosapentaenoic acid (EPA, 81.6%), and docosahexaenoic acid (DHA, 47.7%) into tristearin. In comparison with other lipases examined, C. rugosa lipase catalyzed the highest incorporation of linoleic acid (LA, 75.8%), alpha-linolenic acid (ALA, 74.8%), and conjugated linoleic acid (CLA, 53.5%) into tristearin. Thus, these two lipases might be considered promising biocatalysts for acidolysis of tristearin with selected long-chain fatty acids. EPA was better incorporated into tristearin than DHA using the fifth enzymes. LA incorporation was better than CLA. ALA was more reactive than GLA during acidolysis, except for the reaction catalyzed by Pseudomonas sp., possibly due to structural differences (location and geometry of double bonds) between the two fatty acids. In another set of experiments, a combination of equimolar quantities of unsaturated C18 fatty acids (OA + LA + CLA + GLA + ALA) was used for acidolysis of tristearin to C18 fatty acids at ratios of 1:1, 1:2, and 1:3. All lipases tested catalyzed incorporation of OA and LA into tristearin except for M. miehei, which incorportaed only OA. C. rugosa lipase better catalyzed incorporation of OA and LA into tristearin than other lipases tested, whereas the lowest incorporation was obtained using Pseudomonas sp. As the mole ratio of substrates increased from 1 to 3, incorporation of OA and LA increased except for the reaction catalyzed by A. niger and C. rugosa. All lipases tested failed to allow GLA or CLA to participate in the acidolysis reaction, and ALA was only slightly incoporated into tristearin when M. miehei was used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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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 ».