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Enregistrement W4283118345 · doi:10.3390/molecules27123905

Characterization of Volatile Flavor Compounds in Supercritical Fluid Separated and Identified in Gurum (Citrulluslanatus Var. colocynthoide) Seed Oil Using HSME and GC–MS

2022· article· en· W4283118345 sur OpenAlexaff
Emad Karrar, Isam A. Mohamed Ahmed, Wei Wei, Frederick Sarpong, Charalampos Proestos, Ryszard Amarowicz, Emel Öz, Aly Farag El Sheikha, Ayman Younes Allam, Fatih Öz, Xingguo Wang

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryExtraction (chemistry)ChromatographyGas chromatography–mass spectrometrySupercritical fluid extractionAromaSupercritical fluidFlavorSolid-phase microextractionFood scienceMass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

extraction (SFE) and the screw press process (SPP). For volatile compounds extraction and identification, headspace solid-phase micro-extraction (HS-SPME) and GC-MS were used, respectively. A total number of 56 volatile compounds were revealed and identified in oil extracted by SFE, while only 40 compounds were detected in extracted oil by SPP. Acids, aldehydes, esters, ketones, furans, and other components were present in the highest ratio in oil extracted by SFE. In contrast, alcohols and alkenes were found in the highest proportion in oil extracted by SPP. In this study, it was observed that SFE showed an increase in the amounts of volatile compounds and favorably impacted the aroma of gurum seed oil. The results reveal that different extraction methods significantly impact the volatile components of gurum seed oil, and this study can help evaluate the quality of the oil extracted from gurum seeds.

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)0,000
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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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