Effect of Chlorophyll on Lipid Oxidation of Rapeseed Oil
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Notice bibliographique
Résumé
The residues of chlorophyll induce oxidative rancidity and deterioration through photo‐oxidation. However, the effect of chlorophyll on the quality of rapeseed oil is still unknown. In this study, chlorophyll is added into rapeseed oil to reach the desired treatment levels of 2, 5, and 10 mg kg −1 , while no chlorophyll is added in the control sample. Dynamic changes of the peroxide value of rapeseed oils with different chlorophyll contents exposed to light and stored in the dark at different times (0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, and 60 days) are investigated. The results show that the peroxide value of rapeseed oil exposed to light increased significantly, especially for the oil with a high content of chlorophyll. In contrast, the peroxide value of rapeseed oil stored in the dark is nearly unchanged no matter whether extra chlorophyll is added. This study shows that chlorophyll in rapeseed oil can trigger oil oxidation, and therefore it is necessary to take measures to reduce the chlorophyll content in rapeseed oil or store rapeseed oil in the dark as soon as possible. Practical Applications : This study shows that chlorophyll in rapeseed oil can trigger oil oxidation, and therefore it is necessary to take measures to reduce the chlorophyll content in rapeseed oil. In this study, dynamic changes of peroxide values of rapeseed oils with different chlorophyll contents exposed to light and stored in the dark at different times are investigated. The results show that the peroxide value of rapeseed oil exposed to light increases significantly, especially for the rapeseed oil with a high content of chlorophyll. In conclusion, chlorophyll in rapeseed oil can trigger oil oxidation.Therefore, it is necessary to take measures to reduce the chlorophyll content in rapeseed oil or store rapeseed oil in the dark as soon as possible.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle