Characterization of methanolysis products from plasmalogenic lipids in horse muscle tissue
Notice bibliographique
Résumé
Muscle tissue is known to contain plasmalogenic lipids. Traditional methodologies for the analysis of lipids in muscle consists of methanolysis followed by gas chromatography (GC). The resultant dimethylacetals (DMA) are difficult to resolve because of extensive overlap with fatty acid methyl esters. In this study a new two-step procedure was applied to isolate DMAs from FAMEs from methanolysed horse muscle lipids (n=48) after saponification and solvent partitioning. Both total and isolated DMAs were analysed by GC and the extent of overlap was evident. The total methylated mixture was also analyzed using GC with online reduction (GC-OR x GC) which confirmed the identity of the FAME, DMA and aldehyde products. The DMA content in horse muscle tissue was found to be 55.7 mg DMAs in 100 g of meat, or 3.10 % of total lipids. The saturates 16:0 and 18:0 were the predominant DMA isomers, and 18:3n-3 and 18:2n-6 DMA were identified in this tissue. Samples with a higher (> 3 g/100 g of meat) intramuscular fat (IM) content showed a lower (p ≤ 0.05) absolute content of the DMAs compared to samples with lower IM fat content (15.3 vs 29.3 mg/g of fat, respectively).
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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 ».