Notice bibliographique
Résumé
Food is fundamental to life. It is the source of essentially all the chemical and biological components found in our bodies. Given its importance, there is a growing desire among food producers, consumers, nutritionists, and dieticians to have a better understanding of the precise chemical content of foods. Unfortunately, the chemical composition of most foods is not well known. Indeed, standard food composition tables only provide data on a few dozen highly abundant chemicals. However, recent advances in analytical chemistry technologies and in the field of metabolomics now make it possible to identify and quantify thousands of compounds in biological matrices. These developments suggest that it may be possible to use metabolomics to more completely characterize the chemical constituents in food. The central objectives of my thesis are: 1) to apply modern quantitative metabolomic methodsto identify and quantify the chemical constituents and micronutrients in a select number of Alberta-grown vegetables, fruits, cereals and meats; and 2) to create a fully web accessible database that contains bothexperimentally derived values and literature-derived information on Alberta-grown foods, called the “Alberta Food Composition Database” (AFCDB: http://afcdb.ca). In working towards Objective #1, a combination of several modern metabolomics techniques, including ICP-MS, DFI-MS/MS, GC-MS, HPLC, and NMR were used to characterize the chemical constituents of nearly 40 different, Alberta-grown food products. Sample preparation, extraction, and separation techniques were developed or optimized to characterize amino acids, fatty acids, trace metals, vitamins, organic acids, phytochemicals, sugars, and lipids. ICP-MS assays generated composition data for up to 54 metal ions. DFI-MS/MS assay yielded data on about 50-110 compounds per food sample, whilethe GC-MS- ii based assays generated data for about 30-75 non-volatile compounds, 20-40 volatile compounds, and up to 20 fatty acids for each food sample. NMR assays yielded data on 30-50 compounds per food sample. Detailed literature mining led to the identification of up to 2000 more compounds for certain food products. By completing this study, I believe I have helped create perhaps the most comprehensive food information resource in the world. Through the AFCDB, Alberta producers have access to some of the most detailed and information-rich data on the food products they produce. This work could lead toa paradigm shift for food-health labeling, making Alberta food products uniquely appealing for health conscious consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».