Matrix Extension with Fitness for Purpose and Stability Assessment of DHA and Additional Fatty Acids in Individual Whole Chicken Eggs
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of long chain polyunsaturated fatty acids (LC-PUFA) is associated with several human health benefits. Most notable of these LC-PUFA is docosahexaenoic acid (DHA C22:6) whose inclusion is considered essential for optimum human health. Biofortification of common foods such as eggs with DHA has emerged as a specific approach to increase the intake of DHA in human populations. This can be achieved by supplementing poultry rations with feeds like microalgae or fish oil that are rich in DHA, which results in an increased uptake in the egg. Gas chromatography with flame ionization detection (GC-FID) is the method of choice when analyzing food such as eggs for DHA and other fatty acids. For regulatory studies it is desirable to demonstrate that the method is specifically suitable for the analysis of DHA and fatty acids in eggs. The purpose of this paper is to further extend the scope of the AOAC 996.06 methodology examined in the paper by Dillon et al., and to demonstrate the fitness for purpose of the method by examining specific validation parameters. It is a further objective to investigate the stability of DHA and other fatty acids of short and long timepoints. A validation of the method for the determination of DHA and three other fatty acids in eggs is thus presented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».