Carbon dioxide blanketing impedes the formation of 4‐hydroxynonenal and acrylamide during frying. A novel procedure for HNE quantification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acrylamide and 4‐hydroxynonenal (HNE) are among the most detrimental compounds formed during high temperature processing of food. The effect of carbon dioxide blanketing (CDB) on the formation and accumulation in food of these compounds during deep‐fat frying was investigated. French fries were fried for 7 h daily and for 7 days in canola oil at 185 ± 5°C without and with CO 2 protection. The amount of acrylamide and HNE accumulated in the French fries were analyzed. Compared to standard frying conditions (SFC), frying under CDB reduced the amount of HNE by 62%. On the 3rd day of frying, the amount of acrylamide in fries fried under SFC was 3.3 times higher compared to frying with CO 2 protection. Frying with carbon dioxide protection is an effective and practical way to impede formation of toxic components during deep‐fat frying. To assess formation of HNE a simple, sensitive and reliable procedure for HNE analysis in frying oils and fried products was developed and evaluated. Practical applications : The toxicity of HNE and acrylamide, coupled with the increasing consumption of fried foods necessitates that measures be taken to reduce their formation and subsequent accumulation in fried foods. The frying method proposed in this study is very effective and requires only a simple modification to the fryer. Developed rapid and simple procedure for HNE analysis allows more accurate quantification.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».