Volatile Compound Profiles of Raw and Roasted Peanut Seeds of the Runner and Virginia Market-types
Notice bibliographique
Résumé
The unique flavor of peanuts that develops during roasting is the primary driving force for the consumption of peanut products. Although rarely consumed raw, the raw state of the peanut contains the precursors involved in the transformations that lead to the distinct flavor development in roasted peanuts. Volatile compounds extracted from the headspace above raw and roasted peanut samples of the runner and virginia market types by solid phase microextraction were characterized using two-dimensional gas chromatography coupled with time-of-flight mass spectrometry. The roasting treatment and peanut market-type each had a significant impact on the types and concentrations of small molecular weight compounds found. Among 361 sample components detected, 290 compounds were found to be significantly different between the raw and roasted treatments (p < 0.05). The roasted samples contained pyrazines, pyrroles, thiazoles, and furans. Alcohols were the primary compounds found in the raw peanut samples. Additionally, 107 compounds were found to differ significantly between roasted runner and virginia-type peanuts. Virginia-type peanuts contained higher levels of linoleic acid oxidation products, such as 2-octenal, hexanal, and 1-octen-3-one. More significant distinctions in volatile compounds were recognized between runner and virginia market types than previously observed. In total, this study reported 119 volatile compounds that have not previously been reported in roasted peanuts, including 11 furans, seven pyrroles, five pyridines, and 12 pyrazines.
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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) | 0,001 | 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 ».