Value-Added Potential of Expeller-Pressed Canola Oil Refining: Characterization of Sinapic Acid Derivatives and Tocopherols from Byproducts
Notice bibliographique
Résumé
Valuable phenolic antioxidants are lost during oil refining, but evaluation of their occurrence in refining byproducts is lacking. Rapeseed and canola oil are both rich sources of sinapic acid derivatives and tocopherols. The retention and loss of sinapic acid derivatives and tocopherols in commercially produced expeller-pressed canola oils subjected to various refining steps and the respective byproducts were investigated. Loss of canolol (3) and tocopherols were observed during bleaching (84.9%) and deodorization (37.6%), respectively. Sinapic acid (2) (42.9 μg/g), sinapine (1) (199 μg/g), and canolol (344 μg/g) were found in the refining byproducts, namely, soap stock, spent bleaching clay, and wash water, for the first time. Tocopherols (3.75 mg/g) and other nonidentified phenolic compounds (2.7 mg sinapic acid equivalent/g) were found in deodistillates, a byproduct of deodorization. DPPH radical scavenging confirmed the antioxidant potential of the byproducts. This study confirms the value-added potential of byproducts of refining as sources of endogenous phenolics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».