Acrylamide in Foods: Occurrence, Sources, and Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Acrylamide in food products-chiefly in commercially available potato chips, potato fries, cereals, and bread-was determined by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Samples were homogenized with water/dichloromethane, centrifuged, and filtered through a 5 kDa filter. The filtrate was cleaned up on mixed mode, anion and cation exchange (Oasis MAX and MCX) and carbon (Envirocarb) cartridges. Analysis was done by isotope dilution ([D(3)]- or [(13)C(3)]acrylamide) electrospray LC-MS/MS using a 2 x 150 mm (or 2 x 100 mm) Thermo HyperCarb column eluted with 1 mM ammonium formate in 15% (or 10% for the 2 x 100 mm column) methanol. Thirty samples of foods were analyzed. Concentrations of acrylamide varied from 14 ng/g (bread) to 3700 ng/g (potato chips). Acrylamide was formed during model reactions involving heating of mixtures of amino acids and glucose in ratios similar to those found in potatoes. In model reactions between amino acids and glucose, asparagine was found to be the main precursor of acrylamide. Thus, in the reaction between nitrogen-15 (amido)-labeled asparagine and glucose, corresponding (15)N-labeled acrylamide was formed. The yield of the model reaction is approximately 0.1%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».