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Enregistrement W4402123061 · doi:10.1111/ijfs.17504

Low-field nuclear magnetic resonance relaxometry: a new approach for monosaccharide identification in sugar solutions

2024· article· en· W4402123061 sur OpenAlexafffund
Ali Asghari, Afroza Sultana, Seddik Khalloufi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRelaxometryNuclear magnetic resonanceMonosaccharideSugarIdentification (biology)Field (mathematics)Materials scienceChemistryMagnetic resonance imagingPhysicsSpin echoMedicineMathematicsBiochemistryBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Monosaccharides such as glucose, fructose, and galactose are the building blocks of oligosaccharides and act as the major energy sources in our body. These three monosaccharides are the most prominent in food processing and widely consumed analytes, found in fruits or milk. Although several analytical methods are available to identify and quantify sugar solutions, their drawbacks urge the search for better possible alternatives. A simple, rapid, and efficient method for identifying monosaccharides (ᴅ-fructose, ᴅ-galactose, and ᴅ-glucose) was investigated using low-field nuclear magnetic resonance (LF-NMR), exploring the applicability and reliability of this machine. The transverse (T2) relaxation curve was analysed to distinguish monosaccharides from each other. The increasing monosaccharide concentration in the sugar solution causes leftward shifts in signals, indicating a gradual reduction in the mobility of water molecules. The addition of sugar generated a secondary peak, which assisted in identifying monosaccharides. Notably, fructose exhibited distinct behaviour from that of glucose and galactose. The regression coefficient consistently exceeded 0.98, indicating the reliability of this experiment. LF-NMR encountered challenges in differentiating stereo-isomeric glucose and galactose. However, quantification of monosaccharides from known binary mixtures (water and one monosaccharide) is possible by preparing standard curves of different concentrations of sugars. These standard curves can be either T2 or the total surface area of the peaks as a function of sugar concentration. The study concludes that LF-NMR has potential for the qualitative and quantitative analysis of monosaccharides in pure solutions or powdered samples. It is hoped that the rapid and easy way of monosaccharide identification by simple analysis of peaks obtained from NMR spectra will enhance its accessibility for users. However, it also acknowledges limitations in applying this method to complex systems (mixtures of different sugars in a solution).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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