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Enregistrement W2322133416 · doi:10.1021/jf500711p

Correlating Molecular Spectroscopy and Molecular Chemometrics to Explore Carbohydrate Functional Groups and Utilization of Coproducts from Biofuel and Biobrewing Processing

2014· article· en· W2322133416 sur OpenAlexafffund
Limei Chen, Xuewei Zhang, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Ministry of Agriculture
Organismes subventionnairesTianjin Agricultural UniversityTianjin UniversityUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCarbohydrateCoproductChemistryFood scienceBiofuelCelluloseDistillers grainsRumenBioenergyNeutral Detergent FiberBiotechnologyFiberBiochemistryBiologyOrganic chemistryMathematicsFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dried distillers grains with solubles (DDGS) was coproducts from bioethanol and biobrewing industry. It was an excellent resource of protein and energy feedstuff in China. Conventional studies often focus on traditional nutritional profiles. To data, there is little research on molecular structure-nutrition interaction of carbohydrate in coproducts. In this study, five kinds of corn-grain based DDGS and two kinds of barley-grain based DDGS were collected from different manufactures in the north of China. They were coded as "1, 2, 3, 4, 5, 6, and 7", respectively. The primary purposes of this project were to investigate the molecular structure-nutrition interaction of carbohydrate in coproducts, in terms of (1) carbohydrate-related chemical composition and nutrient profiles, (2) predicted values for energy in coproducts for animal, and (3) in situ digestion of dry matter. The result showed that acid detergent fiber content in corn DDGS and barley DDGS had negative correlation with structural carbohydrate peak area, cellulose compounds, and carbohydrate component peaks (first, second, and total peak area), which were measured with molecular spectroscopy. The correlation between carbohydrate peak area (second and total) and digestible fiber (tdNDF) were negative. There were no correlation between carbohydrate spectral intensities and energy values, carbohydrate subfractions partitioned by CNCPS system, and in situ rumen degradation. The results indicate that carbohydrate spectral profiles (functional groups) are associated with the carbohydrate nutritive values in coproducts from biofuel and biobrewing processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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