Determination of icewine lipids by Ultra High Performance Liquid Tandem Chromatography Quadrupole Time-of-Flight Mass Spectrometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Backgroud: Icewine is a unique food in the world. Lipids in icewine are nutritious and healthy for humans. However, limited studies are available on the qualitative and quantitative analysis of icewine. Method: UPLC-QTOF-MS approach to study lipids in icewine. Bioinformatics strategies will expand the applications of lipidomics in food science,OPLS-DA) was performed to visualise group separation and recognized significantly transform metabolites. Results: In the present study, lipid molecules belonging to 5 classes were qualitatively and quantitatively analysed. The lipids studied were as track: 102 triacylglycerols (TAG), 18 free fatty acids (FFA), 5 diacylglycerols (DAG), 6 ceramides and sphingosine-1-phosphate (Cer), and 1 N-palmitoyl-D-erythro-sphingosylphosphorylcholine (SM). The Shangri-La icewine has higher TAG and FFA content than the Canadian icewine. However, in Canadian icewine samples, the DAG (16:0/16:1) content (398.26 μg/mL) was higher than that of Shangri-La icewine specimens (522.43 μg/mL). The SM (14:0) content in Canadian icewine was higher than that of Shangri-La icewine. Conclusion:UPLC-QTOF-MS is an effective method for detecting lipids in icewine samples. The primary fundamental lipids in icewine samples were TAG, FFA, DAG, Cer, and SM. Therefore, Shangri-La icewine is more nutritious for human health than Canadian icewine.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle