Determination of quantitative nutritional labeling compositional data of lipids by Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The application of Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy in the determination of nutrition labeling component data (NLCD) was investigated, with the intent of using this methodology as a primary method to calibrate FTIR instrumentation for NLCD confirmation or screening on a routine basis. Unlike previous NMR studies, this work used three strategies to attain accuracy and reproducibility of NLCD through: (i) appropriate setting of operational parameters for spectral acquisition; (ii) resonance selection by optimizing the signal in proportion to the nuclei population and (iii) integration of resonances by pre-defined fixed chemical shift ranges. Both of 13C NMR spectra and 1H NMR spectra were shown to provide robust and acceptable results on the condition of appropriate acquisition of spectra for quantization purposes and the adoption of standard procedures for spectral processing, integration and calculation purposes. A quantitative approach of NLCD including trans content was determined by the interpretation resonance signals of 13C's and 1H's from methylene groups presented in triglyceride complex of fats and oils. An alternative method based on partial-least-squares (PLS) calibrations was provided as well, the latter proved to be especially useful in dealing with overlapping bands frequently found in 1H spectra. With the diagnostic provided by PLS, the trans and cis signals were shown to be separated in 1H spectra. It is the premise for the trans fat determination based on 1H spectra. Unit conversion from mole to weight % was addressed and a solution was developed based on NMR data per se, without significant assumptions. Validation involving the analysis of three different lipid types (model triacylglycerols, refined and hydrogenated oils) demonstrated that NMR predictions of NLCD were in good agreement with those results either from samples' actual values as well as those obtained using GC and FTIR predictions. Thus with appropriate integration of instrumentation, software and spectral processing accessories, both 13C and 1H NMR can determine NLCD, but with the capability to determine trans, 1H NMR is more practical than 13C NMR due to its much shorter spectral acquisition time. Thus NMR can serve as a primary method for the calibration of FTIR instrumentation, a practical instrumental method for routine NLCD determination and screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».