Determining nutritional labeling data for fats and oils by <sup>1</sup>H NMR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The nutrition labeling compositional data (NLCD) required for fat‐containing food products consists of the percentages of saturated, cis‐monounsaturated, and cis‐polyunsaturated fat as well as trans content. The capability of 1H NMR spectroscopy to determine the NLCD components in oils that do not contain significant levels of trans isomers has already been established in the literature, but not its capability to differentiate between cis‐ and trans‐unsaturation. In the present study, the determination of all four NLCD components in fats and oils has been demonstrated for the first time. A preliminary analysis of the intensity‐normalized 1H NMR spectra of defined mixtures of pure triacylglycerols (TAG) by partial least squares (PLS) regression revealed that the (mono)allylic proton resonances of cis and trans bonds were sufficiently well separated to allow for accurate quantitation of trans content by simple peak integration. This chemometric approach also served to facilitate the identification of optimal integration limits for these cis‐ and trans‐allylic resonances. Fixed integration limits were also set for the other resonances employed in the determination of the four NLCD components, and a standardized spectral preprocessing procedure was established. The 1H NMR NLCD data obtained for the TAG mixtures by this methodology was a good match to the actual values, calculated from the known molar composition of these gravimetrically prepared mixtures. A procedure for the conversion of the NMR mol% NLCD to units of wt%, previously developed for 13C NMR, was adapted for 1H NMR and shown to be effective in compensating for the overestimation of wt% saturates and underestimation of wt% unsaturates by 1H NMR if this conversion is not made. The 1H NMR methodology for NLCD determination was validated by analyzing AOCS Laboratory Proficiency Program GC samples as well as samples taken from a hydrogenator over time and analyzed for trans content by GC and IR spectroscopy. Comparison of the 1H NMR mol% and wt% NLCD obtained for these validation samples with the data obtained from the reference methods indicated that 1H NMR can deliver high‐quality, accurate NLCD, much like 13C NMR, but in a much shorter time frame. Thus, 1H NMR provides a more rapid and cost‐effective means of obtaining NLCD than 13C NMR and can replace GC as a primary reference method for the calibration of simpler and automatable instrumental methods such as Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».