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Enregistrement W2060672354 · doi:10.1007/s11746-013-2240-1

A Rapid Method for Determining the Oxidative Stability of Oils Suitable for Breeder Size Samples

2013· article· en· W2060672354 sur OpenAlexaff
Roman Przybylski, Jiang Wu, N.A.M. Eskin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTocopherolChemistryAntioxidantPeroxide valuePeroxideChromatographyFlame ionization detectorChemical polarityGas chromatographyOrganic chemistryVitamin E

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method utilizing thin-layer chromatography with a flame ionization detector (TLC-FID) was developed for assessing the stability of breeder's oil seed samples based on the formation of polar compounds. The results showed a linear relationship between peroxide value (PV) and the content of polar material in the oxidized oil. Oil samples oxidized very readily on chromarods, even at low temperature, which is a particular advantage for antioxidant screening. At 45 °C, the oil oxidation rate was relatively low, but the relationship between the content of polar material and reaction time was linear. At 65 °C, if the content of polar material was below 50 %, the above relationship was still linear. At different temperatures, the action of tocopherol appeared to vary slightly. For example, at 65 °C, the oxidative stability of the oil sample was determined by the content of tocopherol, especially γ-tocopherol. At 45 and 55 °C, the oxidative stability was determined by both the content of tocopherol and polyunsaturated fatty acids. Of the tocopherol isomers, γ-tocopherol exhibited the highest antioxidant potency, consistent with the published literature. These results suggest that chromarods provide good media for monitoring oil oxidation for antioxidant screening. A particular advantage is the use of very small oil samples, usually 1-2 μL, and the ability to analyze multiple samples at the same time.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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