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Enregistrement W4391876360 · doi:10.1063/5.0194144

On the clustering of triacylglycerols in the molten state

2024· article· en· W4391876360 sur OpenAlexafffund
Gianfranco Mazzanti, Antonio De Nicola, David A. Pink, Antonio Pizzirusso, Philipp L. Fuhrmann, N. L. Green, R. Liu, C. P. Adams, Giuseppe Milano, Dérick Rousseau, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of GuelphSt. Francis Xavier UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Standards and TechnologyU.S. Department of Commerce
Mots-clésPhysicsCluster analysisState (computer science)Statistical physicsThermodynamicsMechanicsAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liquid–solid phase transition of triacylglycerols (TAGs), the main components of edible fats and oils is central to the production and sensory properties of many processed foods. While there has been extensive research on the nucleation and growth of fats, there remains a dearth of knowledge regarding the structural organization of TAGs in the liquid state. From a molecular perspective, TAGs consist of three alkyl chains esterified to a glycerol backbone. Several models based on experiment and simulation have helped to unveil TAG organization in the molten state. However, more evidence for their structural organization is necessary. Here, we provide simulation and experimental insights on the structural organization of molten tripalmitin using small-angle neutron and x-ray scattering, and wide-angle x-ray scattering. In agreement with recent work, we also propose a model in which TAGs associate as clusters via glycerol-glycerol interactions, with their alkyl chains extending outwards in a loose shell. Our model, however, highlights and demonstrates the dynamic nature of clusters, where TAGs can transfer from one cluster to another via diffusion. The average number of TAG molecules per cluster varies from 5 to 9 and decreases with increasing temperature, which results in a smaller average distance between clusters. Overall, this study strongly suggests that prior to the onset of nucleation, TAGs are associated as dynamic clusters formed via intermolecular interactions between neighboring glycerol cores.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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