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Enregistrement W3207562300 · doi:10.1016/j.fmre.2021.06.022

Recent progress in the thermal treatment of oilseeds and oil oxidative stability: A review

2021· review· en· W3207562300 sur OpenAlexaff
Zizhe Cai, Ke-yao Li, Wan Jun Lee, Martin T.J. Reaney, Ning Zhang, Yong Wang

Notice bibliographique

RevueFundamental Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGuangzhou Municipal Science and Technology ProjectChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaillard reactionChemistryRoastingFood scienceDegree of unsaturationVegetable oilAntioxidantOxidative phosphorylationPolyphenolTocopherolLipid oxidationYield (engineering)FlavorOrganic chemistryBiochemistryVitamin EMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative deterioration of vegetable oils is of great importance in the food industry. In China, vegetable oils produced via thermal pretreatment are popular owing to their strong oil flavor and enhanced yield. Here, we review: (i) the currently employed thermal treatment methods of oilseeds before oil extraction; (ii) effects of thermal treatments on the physicochemical properties, contents of minor lipid components, and oxidative stability of vegetable oils; and (iii) Maillard model systems that are related to oil and oilseed chemistry. Among the thermal pretreatment technologies, microwave and infrared radiations are promising, but these are not performed on the same large production scales as roasting. For most oilseeds, thermal treatments increase the yield of extracted oil and content of minor lipid compounds in the oil, such as polyphenols, tocopherols, and phytosterols. In addition, some Maillard reaction products (MRPs) generated by heating oilseeds have been extracted. The presence of both minor lipids and MRPs in the oil confers improved oxidative stability. However, the mechanism or relationship between thermal treatment and oxidative stability is yet to be clearly elucidated because vegetable oil oxidation is dependent on variables such as unsaturation, concentration and types of minor lipid components, MRPs, and the potential synergistic effects of these components. Recently, several Maillard reaction models related to thermally treated oilseeds have been established, suggesting that MRPs play a critical role during oxidation. However, comprehensive identification of antioxidants and the mechanism by which they inhibit oxidation are lacking. Future research can be performed to establish models that would help elucidate the antioxidative mechanisms of MRPs for more oilseeds. Using these models, it will be possible to predict the oil quality after processing, based on the presence of MRPs and oil chemistry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations87
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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