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Enregistrement W3045203992 · doi:10.1016/j.jafr.2020.100060

A spectrophotometric method for determining the amount of folic acid in fortified salt

2020· article· en· W3045203992 sur OpenAlexaff
Oluwasegun Modupe, Julie Bloquet Maurras, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture and Food Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFolic acidSalt (chemistry)ChemistryDegradation (telecommunications)ChromatographyHigh-performance liquid chromatographyGlutamic acidBiochemistryOrganic chemistryAmino acidMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical methods for quantifying and monitoring the degradation of micronutrients added to food are crucial to food fortification programs. In the case of folic acid in fortified salts, there are difficulties in developing an effective analytical method due to interference of salt in the standard HPLC methods, as salt precipitates in the HPLC column. To circumvent the problem, a spectrophotometric method was developed to quantify folic acid and monitor its degradation in salt. A distinct absorption wavelength was selected for folic acid in sodium carbonate solution. Of the three wavelengths where maximum absorption was observed for folic acid, 285 nm was selected as being selective for folic acid in the presence of pteroic acid, glutamic acid, aminobenzoic acid, and other products of degradation of folic acid. The method was calibrated for 1-25 μg/mL folic acid (R2 = 1). The recovery was 100 ± 1.2% and 100 ± 1.8% for folic acid in salt and solution, respectively. The limit of detection and quantification for this method is 0.011 μg/mL and 0.033 μg/mL, respectively. The method is accurate, precise, and selective for folic acid in the presence of potential products of folic acid degradation, and is suitable for monitoring folic acid degradation in fortified salt.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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