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Enregistrement W2142195853 · doi:10.1002/ejlt.200900185

Determining nutritional labeling data for fats and oils by <sup>1</sup>H NMR

2010· article· en· W2142195853 sur OpenAlexaff
Jacqueline Sedman, Lei Gao, Diego L. García‐González, Sadia Ehsan, F.R. van de Voort

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDegree of unsaturationPartial least squares regressionAllylic rearrangementProton NMRNuclear magnetic resonance spectroscopyNMR spectra databaseAnalytical Chemistry (journal)Spectral lineChromatographyOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 1 H 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 1 H 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 1 H 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 13 C NMR, was adapted for 1 H NMR and shown to be effective in compensating for the overestimation of wt% saturates and underestimation of wt% unsaturates by 1 H NMR if this conversion is not made. The 1 H 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 1 H NMR mol% and wt% NLCD obtained for these validation samples with the data obtained from the reference methods indicated that 1 H NMR can deliver high‐quality, accurate NLCD, much like 13 C NMR, but in a much shorter time frame. Thus, 1 H NMR provides a more rapid and cost‐effective means of obtaining NLCD than 13 C 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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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