Evaluating a rapid enzymatic assay vs. ultra-high performance liquid chromatography for free asparagine determination in pea and lentil seeds
Notice bibliographique
Résumé
Acrylamide, a class 2 A carcinogen, raises significant food safety concerns. The free amino acid asparagine (ASN) is a precursor of acrylamide formation in foods after high-temperature processing; therefore, accurate measurement of free ASN is essential for risk assessment. This study aimed to compare free ASN determination methods, using a novel rapid enzymatic assay with an established ultra-high-performance liquid chromatography (UHPLC) method, in seeds of field pea ( Pisum sativum L.) and lentil ( Lens culinaris ), important crops and sources of plant-based protein. Quality parameters, such as sensitivity, percentage error, and precision were evaluated. The rapid enzymatic assay demonstrated consistent low percentage error (< 1.7 %) and high precision (CV% < 1.20) compared to the UHPLC technique (error from 4.9 % to 14.8 % and CV% < 0.94). A high Pearson correlation ( r > 0.996) between techniques confirmed the enzymatic assay’s reliability for routine asparagine quantification in simple laboratory and industrial settings. These findings support the potential of using a reliable, rapid, and user-friendly technique that eliminates the requirements of sophisticated instrumentation and complex sample preparation for free ASN analysis, and underscore the need for further research on pulse flour to manage acrylamide risks effectively in processed foods. • Free asparagine (ASN) is a marker for acrylamide risks in processed products. • Novel enzymatic assay effectively measures free ASN in field peas and lentils. • Enzymatic method shows high precision and sensitivity, comparable to UHPLC. • High correlation with UHPLC demonstrates reliability of the enzymatic rapid assay. • Method facilitates practical monitoring of acrylamide risk in crop samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».