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Enregistrement W2332748945 · doi:10.1139/v11-057

A <sup>1</sup>H NMR study of the fatty acid distribution in developing flax bolls before and after a cooking treatment

2011· article· en· W2332748945 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christopher W. Kirby, Jason McCallum, Bourlaye Fofana

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSaponificationChemistryFatty acidNuclear magnetic resonance spectroscopyGas chromatographyLinolenic acidOrganic chemistryCultivarFood scienceChromatographyBotanyLinoleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flax is an important Canadian crop that contains a large percentage of fatty acids (FAs) by seed weight. Gas chromatography (GC) methods have traditionally been used to study FA distributions in oil seed crops. These methods, however, require sample preparation involving saponification and methyl ester formation. Recently, 1H NMR has been shown to be an excellent way to directly measure FA distributions in edible oils using a nondestructive and experimentally faster methodology. As such, we have examined the FA profiles in developing bolls of flax cultivar AC McDuff using 1H NMR and assessed the effect of cooking on FA stability and distribution. The data confirmed the high percentage of linolenic acid in mature AC McDuff flax seed compared to early stages of development and showed that FAs at early stages of boll development are more prone to thermal degradation. Triacylglycerol was found to be important to FA stability to heat. It was also observed that the FAs did not convert from cis to trans under the cooking process used herein. The usefulness of 1H NMR spectroscopy in oils chemistry is highlighted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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