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Enregistrement W3204119037 · doi:10.1016/j.jafr.2021.100211

Enzymatic modification of enriched lemon oil in a solvent-free reaction medium: Bioconversion yield and product profile

2021· article· en· W3204119037 sur OpenAlexaff
Marina Minh Nguyen, Nastaran Khodaei, Salwa Karboune

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture and Food Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioconversionYield (engineering)ChemistryEnzymeFood scienceBiochemistryMaterials scienceFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focused on the modification of the chemical profile of selected terpenes and enriched lemon essential oil through lipase-catalyzed transesterification with the aim to broaden their applications. The reaction capacities of 3 terpenes (eugenol, thymol , geraniol) with vinyl esters (vinyl acetate, vinyl propionate) and commercial lipases from Candida rugosa and Candida antarctica (Novozym® 435) were studied. Phenolic terpenes were not detected to have participated in the transesterification reaction and were therefore not modified, which could be attributed to the position of the hydroxyl group on their phenyl moiety. Geraniol was successfully modified in toluene and a solvent-free medium utilizing lemon oil as the reaction medium, with bioconversion yields as high as 100% and 88%, respectively. These findings revealed the efficiency of solvent-free modification of terpene alcohols in essential oils. This method could, therefore, be considered to modify essential oils to be used as functional ingredients in food products.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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