Kinetic mechanism of conjugated linoleic acid esterification and production of enriched glycerides as functional oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimental determination of the effects of conjugated linoleic acid (CLA) and glycerol on the rate of enzymatic transesterification were studied to propose suitable mechanistic steps and generate a kinetic model. CLA was suggested due to its purported health benefits and application in preparation of functional foods. CLA, glycerol, and sunflower oil blends with varying concentrations were reacted using a 1, 3‐specific immobilized lipase from Rhizomucor mehei. Scrutiny for mass transfer effects showed that esterification reaction was kinetically controlled. The reaction rate was determined, which showed that affinity of enzyme to CLA is lower than to glycerol. The transesterified lipids were analyzed by gas chromatography for composition of fatty acids and were evaluated for the free fatty acids (FFA). The esterification reaction kinetic follows the Ping Pong Bi Bi mechanism with competitive full (dead end) inhibition by acyl acceptors characterized by the Vmax, KmCOOH, KmG, and KIG values of 0.328 (mol/L/h), 0.342 (mol/L), 0.04526 (mol/L), and 0.329 (mol/L), respectively. Kinetic model study results indicated how FFAs (CLA and other FFAs) and triacylglycerols (sunflower molecules) can participate as the first substrate in the reaction to produce enriched triacylglycerols as the functional oil.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».