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Enregistrement W2329047858 · doi:10.1021/jf4045638

Comprehensive Multiphase NMR Spectroscopy of Intact <sup>13</sup>C-Labeled Seeds

2013· article· en· W2329047858 sur OpenAlexaff
Leayen Lam, Ronald Soong, Andre Sutrisno, Ries de Visser, Myrna J. Simpson, Heather L. Wheeler, Malcolm M. Campbell, Werner Maas, Michael Fey, A. Gorissen, Howard Hutchins, Brian Andrew, Jochem Struppe, Sridevi Krishnamurthy, Rajeev Kumar, Martine Monette, Henry J. Stronks, Alan Hume, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalBruker (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndospermNuclear magnetic resonance spectroscopyChemistrySpectroscopySolid-state nuclear magnetic resonancePhase (matter)Isotopic labelingChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryBiochemistryNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seeds are complex entities composed of liquids, gels, and solids. NMR spectroscopy is a powerful tool for studying molecular structure but has evolved into two fields, solution and solid state. Comprehensive multiphase (CMP) NMR spectroscopy is capable of liquid-, gel-, and solid-state experiments for studying intact samples where all organic components are studied and differentiated in situ. Herein, intact (13)C-labeled seeds were studied by a variety of 1D/2D (1)H/(13)C experiments. In the mobile phase, an assortment of metabolites in a single (13)C-labeled wheat seed were identified; the gel phase was dominated by triacylglycerides; the semisolid phase was composed largely of carbohydrate biopolymers, and the solid phase was greatly influenced by starchy endosperm signals. Subsequently, the seeds were compared and relative similarities and differences between seed types discussed. This study represents the first application of CMP-NMR to food chemistry and demonstrates its general utility and feasibility for studying intact heterogeneous samples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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