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Enregistrement W4411534838 · doi:10.1039/9781837676699-00150

Molecular Simulations of Food Biomolecules

2025· book-chapter· en· W4411534838 sur OpenAlexaff
Stephen R. Euston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular dynamicsStarchBiomoleculeChemistryWhey proteinDenaturation (fissile materials)Food systemsNanotechnologyMaterials scienceChemical physicsChemical engineeringFood scienceComputational chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular simulation continues to make an important contribution to the study of complex food systems, complementing experimental efforts to understand and manipulate food structure. The past few years have seen an increase in the complexity of systems studied, with large multicomponent systems routinely studied. For protein systems there have been advances in the simulation of protein-based Pickering emulsifier systems, such as zein particles, both as emulsifiers and as carriers of food additives such as phenolic antioxidants. Similarly, studies have moved beyond investigating just the effects of thermal processing on protein structure to include novel processing techniques involving electrical fields and high pressure and to find out how they can induce protein denaturation. The advances in the simulation of triglycerides have been particularly notable. The widespread application of coarse-graining of triglyceride structures enabled a detailed study of triglyceride crystallization and melting not yet obtained with conventional all-atom molecular dynamics. Recent polysaccharide simulations have focused on understanding the solution structure of the molecules. Simulation of inclusion complexes between starch and fatty acids that alter starch functionality and limit digestibility has revealed the importance of the starch helical secondary structure in this process. Finally, the mechanisms of the sol–helix transition during gelation of carrageenans and the adsorption of pectin structural domains at oil–water interfaces are discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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