Dataset showing the relationship between terpenes, antioxidants and polyphenols in protecting ester and ether linked glycerophospholipids of grilled beef and moose meat marinated with unfiltered beer from oxidation
Notice bibliographique
Résumé
[1], demonstrating the use of unfiltered beer-based marinades in improving the nutritional quality of grilled ruminant meat by suppressing the degradation of health-promoting ester and ether-linked PC and PE the most predominant glycerophospholipids (GPL) in meat. High throughput lipidomics analysis was conducted using high-resolution accurate mass tandem mass spectrometry (UHPLC-HRAMS/MS-MS) to profile the meat lipids following marination and grilling. The marinades were composed of a combination of unfiltered beers, fruits, herbs and spices. The data presented show the retention levels of ether as well as ester linked PC and PE molecular species; Pearson's correlations for the associations between antioxidants, phenolics, volatile oxygenated terpenes, oxidation status and preserved phospholipid species in the marinated grilled meats. There are many studies demonstrating cooking effects on fatty acid composition of meat phospholipids in the literature. However, information on how marination and grilling affects intact ether and ester linked PC and PE composition in grilled ruminant meats is limited. As such, this dataset provides useful information on the preservation of ruminant meat ester and ether-linked glycerophospholipid composition following marination with unfiltered beer-based marinades and meat preparation via grilling. Specifically, this data demonstrate the preservation of ether and ester linked PC and PE enriched with essential ω3 and ω6 fatty acids from degradation during grilling. For additional insights see [1] DOI: 10.1016/j.meatsci.2020.108271.
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 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 | 0,001 | 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 ».