Study of morphology, chemical, and amino acid composition of red deer meat
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to evaluate red deer (maral) meat quality based on chemical composition, pH, water-binding capacity (WBC), and amino acid content. MATERIALS AND METHODS: Maral meat surface morphology measurements were obtained by scanning electron microscopy. Active acidity (pH) was determined by potentiometry. Samples were analyzed for WBC by exudation of moisture to a filter paper by the application of pressure. Chemical composition (moisture, protein, fat, and ash fractions) was obtained by drying at 150°C and by extraction, using ethylic ether, and ashing at 500-600°C. The amino acid composition was obtained by liquid chromatography. RESULTS: Maral meat, with a pH of 5.85 and an average moisture content of 76.82%, was found to be low in fat (2.26%). Its protein content was 18.71% while its ash content was 2.21%. The amino acid composition showed that lysine (9.85 g/100 g), threonine (5.38 g/100 g), and valine (5.84 g/100 g) predominated in maral meat, while phenylalanine (4.08 g/100 g), methionine (3.29 g/100 g), and tryptophan (0.94 g/100 g) were relatively low in maral meat compared to other meats. The average WBC was found to be 65.82% and WBC was found to inversely correlate with moisture content. CONCLUSION: Low-fat content, high mineral content, and balanced amino-acid composition qualify maral meat as a worthy dietary and functional food.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle