The Impact of Fat Deterioration on Formation of Acrylamide in Fried Foods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study investigates to what extent the reaction products of thermal degradation directly influence acrylamide formation in French fries. The frying tests at 170 and 180 °C are carried out with rapeseed oil for 32 h with 128 frying cycles. Acrylamide content in French fries is determined by LC‐MS/MS. Oxidative and thermal degradation is followed by measuring total polar compounds (TPC), di‐ and polymerized triacylglycerols (DPTG), monomer oxidized triacylglycerols (MONOX), p ‐anisidine value (AnV), mono and di‐acyl‐glycerols (MAG and DAG), acid value (AV), epoxy fatty acids, iodine value (IV), saponification value, and fatty acid composition. During frying, the nature and degradation level of the frying medium have a direct impact on acrylamide formation. It can be shown that the pH‐dependent reaction is strongly inhibited at acid values above 0.5 mg KOH g −1 oil. Acidity measured as AV or FFA is mainly caused by oxidation, and less so by hydrolysis of triacylglycerols (TAG) as assumed up to now. Obviously, acid functional groups formed by oxidation of unsaturated fatty acids bound in TAG can act not only as catalyst for dimerization of TAG but also interact with asparagine as most important precursor for acrylamide formation so that no reaction with carbonyl groups for the formation of acrylamide is necessary. Practical applications : The same acidic functional groups that are known to catalyze the formation of dimeric TAG under frying conditions (160–190 °C, access of oxygen) in a nonradical mechanism apparently can also deactivate asparagine by protonization as a potential precursor for the formation of acrylamide. It is recommended not to reduce acidity of used frying oil by active filter aids below AV ≥ 0.5 as it helps to reduce acrylamide contamination of fried food.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».