Validation d'une méthode de dosage des caroténoïdes par CLHP : application à la détermination de teneur en caroténoïdes dans dix variétés de patates douces (Ipomea batata)
Notice bibliographique
Résumé
La carence en vitamine A (CVA) concerne plus de 250 millions d'enfants âgés de moins de cinq ans dans le monde. Cette carence et ses conséquences sanitaires sont surtout ressenties dans les pays en voie de développement. Trois approches complémentaires sont préconisées pour remédier aux conséquences de la carence en vitamine A : la supplémentation prophylactique en vitamine A, l'enrichissement des aliments en vitamine A et la diversification alimentaire par la consommation d'aliments riches en caroténoïdes provitaminiques A. Dans le cadre d'une étude de vulgarisation d'aliments riches en caroténoïdes, une méthode de chromatographie liquide haute performance est validée et utilisée pour la détermination de la composition qualitative et quantitative en provitamine A de diverses espèces de patates douces, cultivées en vue de leur consommation dans le cadre de la lutte contre l'avitaminose A. Les caroténoïdes provitamine A analysés sont la zéaxanthine (ZEA), l'échinénone (ECHI), le lycopène (LYCO), l'α-carotène (ACAR) et la β-carotène (BCAR). Une excellente linéarité est obtenue pour les cinq caroténoïdes dans une gamme de concentration allant de 0,25 à 1,5 pmol μl –1 . Les taux de recouvrement sont dans l'intervalle 100 ± 10 et l'étude de fidélité montre que les coefficients de variation sont inférieurs à 10 %. Les variétés de patates de type Jewel, Narumintang Niger et Caromex Niger sont riches en β-carotène (respectivement 1911, 2348 et 2046 μg pour 100 g). Les variétés Jewel et Narumintang Niger sont les plus riches et les plus homogènes en β-carotène et en caroténoïdes totaux ; leur production donnerait des aliments riches, indiqués pour la promotion comme source de provitamine A dans l'alimentation des populations. Certaines variétés, comme Kolokohogo BF, Lantaogo 2 et Ming Shu Niger, sont plutôt des sources de glucides et n'offrent pas d'alternative dans ce domaine. .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».