Effects of α-Tocopherol, β-Carotene and Epigallocatechin Gallate on the Oxidative Stability of Sunflower Oil
Notice bibliographique
Résumé
Using sunflower oil as the oil matrix, the antioxidant effects and types of interactions of three natural components, α-tocopherol, β-carotene and epigallocatechin gallate (EGCG), were investigated and the kinetic model of oxidation reaction was established. The results showed that the ability of the three antioxidants to scavenge DPPH radicals was ranked as EGCG > β-carotene > α-tocopherol in the concentration range of 0~100 mg/kg. 15 samples were obtained by combining two of three natural components. When the concentration ratios of β-carotene and EGCG were 1:20 and 1:7.5, α-tocopherol and EGCG were 1:13.3, 1:6, and 1:2, and α-tocopherol and β-carotene were 1:0.2 and 1:0.05, the type of interaction was synergistic, while the rest of the samples showed antagonistic effects. The sample with a 1:13.3 concentration of α-tocopherol and EGCG showed the longest induction period, the lowest oxidation rate constant, the highest activation energy, the best oxidative stability, and the longest shelf life at different temperatures. This compounded natural antioxidant was the most favorable for the stability of sunflower oil. This provides some theoretical basis for the development and application of compounded natural antioxidants in vegetable oils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».