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Enregistrement W2059543087 · doi:10.1007/s11746-001-0397-6

Enzyme‐assisted acidolysis of menhaden and seal blubber oils with γ‐linolenic acid

2001· article· en· W2059543087 sur OpenAlexaff
Sharon A. Spurvey, S.P. Senanayake, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipaseBlubberRhizomucor mieheiChemistryHexaneCatalysisMenhadenChromatographyOrganic chemistryEnzymeTriacylglycerol lipaseFish oilBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oils containing both n−3 and n−6 fatty acids have important clinical and nutritional applications. Lipase‐catalyzed acidolysis of seal blubber (SBO) and menhaden oils (MO) with γ‐linolenic acid (GLA) was carried out in hexane. The process variables studied for lipase‐catalyzed reaction were concentration of enzyme (100–700 units/g of oil), reaction temperature (30–60°C), reaction time (0–48 h), and mole ratio of GLA to triacylglycerols (TAG) (1∶1 to 5∶1). Two lipases chosen for acidolysis reaction were from Pseudomonas species (PS‐30) and Mucor miehei . Lipase PS‐30 was chosen over Mucor (also known as Rhizomucor ) miehei to catalyze the acidolysis reaction owing to higher incorporation of GLA. For the acidolysis reaction, optimal conditions were a 3∶1 mole ratio of GLA to TAG, reaction temperature of 40°C, reaction time of 24 h, and an enzyme concentration of 500 units/g of oil. Under these conditions, incorporation of GLA was 37.1% for SBO and 39.6% for MO.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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