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Enregistrement W2067453064 · doi:10.1007/s11746-004-0866-y

Extracting long‐chain fatty acids from a fermentation medium

2004· article· en· W2067453064 sur OpenAlexafffund
Jerald A. Lalman, David M. Bagley

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésChemistryCapric AcidChloroformChromatographyCaprylic acidHexaneMethanolExtraction (chemistry)Linoleic acidOleic acidFermentationSolventStearic acidPalmitic acidEthanolCaproic AcidFatty acidMethyl tert-butyl etherLong chain fatty acidEtherOrganic chemistryBiochemistryLauric acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several solvents were evaluated for extracting free long‐chain FA (LCFA) from a fermentation medium. Chloroform, chloroform/methanol (1∶1), hexane, and hexane/methyl tert ‐butyl ether (MTBE) (1∶1) were evaluated as alternative extraction solvents. Parameters considered for optimizing LCFA recoveries included pH and ionic strength. Maximal LCFA recoveries were obtained by adding 2 mL of the hexane/MTBE (1∶1) solvent mixture, 80 μL of 50% H 2 SO 4 , and 0.05 g NaCl to 1 mL of the aqueous sample and mixing for 15 min at 200 rpm. This method quantified saturated LCFA [capric acid (C 10∶0 ) to stearic acid (C 18∶0 )] and unsaturated LCFA with 18 carbons [linoleic acid (C 18∶2 ) and oleic acid (C 18∶1 )] with a 98 to 100% recovery. Caproic (C 6∶0 ) and caprylic (C 8∶0 ) acids were characterized by 27 and 76% recoveries, respectively.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations44
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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