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Enregistrement W2066425883 · doi:10.1007/s11746-006-1181-3

Lipase‐catalyzed transesterification of trilinolein or trilinolenin with selected phenolic acids

2006· article· en· W2066425883 sur OpenAlexafffund
Kebba Sabally, Salwa Karboune, Richard St‐Louis, Sélim Kermasha

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture et de l'AlimentationMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésBioconversionTransesterificationChemistryLipaseOrganic chemistrySolventFerulic acidCatalysisChromatographyEnzymeFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The enzymatic transesterification of selected phenolic acids with TAG, including trilinolein (TLA) and trillinolenin (TLNA), was investigated in an organic solvent medium. Maximal bioconversion of 66% was obtained with a dihydrocaffeic acid (DHCA) to TLA ratio of 1∶2 after 5 d of reaction. Similarly, the highest bioconversion of 62% was obtained with a DHCA to TLNA ratio of 1∶2, but after 12 d of reaction. However, a ratio of 1∶4 DHCA/TLA decreased the bioconversion to 53%. Transesterification reactions of ferulic acid with both TAG, using a ratio of 1∶2, resulted in low bioconversion of 16 and 14% with TLA and TLNA, respectively. The overall results indicated that bioconversion of phenolic MAG was higher than that of phenolic DAG. The structures of mono‐ and dilinoleyl dihydrocaffeate as well as those of mono‐ and dilinolenyl dihydrocaffeate were confirmed by LC‐MS analyses. The phenolic lipids demonstrated moderate radical‐scavenging activity.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations62
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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