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Enregistrement W2084729443 · doi:10.1007/s11743-000-0136-x

Optimization of lipase‐catalyzed sorbitol monoester synthesis in organic medium

2000· article· en· W2084729443 sur OpenAlexaff
Éric Dubreucq, Amélie Ducret, Robert Lortie

Notice bibliographique

RevueJournal of Surfactants and Detergents · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorbitolChemistryLipasePolyolCatalysisOleic acidChromatographyOrganic chemistryEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The influence of acid/polyol molar ratio and reaction time on lipase‐catalyzed esterification of oleic acid (OA) and sorbitol was studied to determine optimal conditions for monoester synthesis. A simple mathematical model was developed to determine relationships between various parameters of technical and/or economical importance. A direct relationship. independent of OA initial concentration and reaction time, was shown between the percentage of monoester in total esters, monoester concentration (the maximum was 25–30 mM for 70–80% monoester), and sorbitol conversion rate. A high sorbitol conversion was always associated with a low percentage of monoester in total ester. No absolute optimum could be found, so that compromises should be chosen, with the help of the results presented herein, depending on the constraints on the process. Two possible optima are proposed. In both examples, monoester (25–30 mM) is 80% pure. In the first case, productivity is maximized (15 mmol·L −1 ·h −1 ), but OA and sorbitol conversions are only 40 and 60%, respectively. In the second case, a high OA conversion (>99%) is favored at the expense of monoester productivity (1.8 mmol·L −1 ·h −1 ), 60% of the sorbitol being converted. It was shown that, although sorbitol monoester has better surface properties than diester, the addition of 20% diester did not modify the interfacial activity of monoester and slightly increased its surface 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,433

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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