Assessment of Thiol Compounds from Garlic by Automated Headspace Derivatized In-Needle-NTD-GC-MS and Derivatized In-Fiber-SPME-GC-MS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the analysis of thiol compounds using a needle trap device (HS-NTD) and solid-phase microextraction (HS-SPME) derivatized headspace techniques coupled to GC-MS. Thiol compounds and their outgassed products are particularly difficult to monitor in foodstuffs. It was found that with in-needle and in-fiber derivatization, using the derivatization agent N-phenylmaleimide, it was possible to enhance the selectivity toward thiol, which allowed the quantitation of butanethiol, ethanethiol, methanethiol, and propanethiol compounds found in fresh garlic. A side-hole NTD was prepared and packed in house and utilized mixed DVB and Carboxen polymer extraction phases made of 60-80 mesh particles. NTD sampling was accomplished in the exhaustive sampling mode, where breakthrough was negligible. This work demonstrates a new application for a side-hole NTD sampling. A commercial mixed polymer phase of polydimethylsiloxane (PDMS) and divinylbenzene polymer (DVB) SPME fiber was used for SPME extractions. Under optimized derivatization, extraction, and analysis conditions for both NTD-GC-MS and SPME-GC-MS techniques, automated sampling methods were developed for quantitation. Both methods demonstrate a successful approach to thiol determination and provide a quantitative linear response between <0.1 and 10 mg L(-1) (R(2) = 0.9996), with limits of detection (LOD) in the low micrograms per liter range for the investigated thiols. Addition methods using known spiked quantities of thiol analytes in ground garlic facilitated method validation. Carry-over was also negligible for both SPME and NTD under optimized conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle