Impact of Frying on Changes in Clam (<i>Ruditapes philippinarum</i>) Lipids and Frying Oils: Compositional Changes and Oxidative Deterioration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study shows the compositional changes and oxidation development of clam (Ruditapes philippinarum, R. philippinarum) lipids and frying oils when subjected to different processing conditions. Parameters measured include acid value, peroxide value (POV), thiobarbituric acid‐reactive substances (TBARS), total oxidation (TOTOX), lipid classes, fatty acid composition, phosphatidylcholine (PC), and phosphatidylethanolamine (PE) contents together with major glycerophospholipid (GP) molecular species. Deep‐fat frying increased triacylglycerol (TAG) content and decreased the contents of PC, PE, and GP molecular species in clam in a time‐dependent manner. Meanwhile, minor amounts of free fatty acids, diacylglycerols, monoacylglycerols, and polar lipids were detected in frying oils, indicating lipid migration between the clam and frying oils. The time‐dependent increase of POV, TBARS, and TOTOX in fried clams and frying oils with concurrent reduction of docosahexenoic acid and eicosapentaenoic acid indicates extensive oxidative degradation of clam lipids. Moreover, the moisture‐rich clam aggravated the deterioration of frying oils. Consequently, deep‐fat frying significantly altered the lipid profile and decreased the nutritional value of clams.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».