Compositional analysis of dairy fats, phospholipids and positional distribution on TAG from cows fed fish meal
Notice bibliographique
Résumé
DHA enriched milk fat samples obtained at the University of Guelph from cows fed fish meal (FM) were characterized and compared with milk from cows fed corn/soy silage. The total FA was analyzed by GC equipped with 100m CP Sill 88 capillary column by which more than 100 FA were identified. Ag +-TLC combined with GC was used to analyze all possible positional cis and trans monoenes. GC and Ag+-HPLC was used to resolve all CLA isomers. 9c11t, 18:2 was the major CLA isomer found in both diets. The other major CLA isomers were 9t11c and 7t9c; the former was identified by GC, and the latter by Ag+-HPLC.;The TAG and PL were separated using Supelco LC-Sil columns. PL were analyzed and distributed into three major classes: PC, PE and SM. SM was the most saturated PL fraction (ca. 70%). There was an increase in the degree of unsaturation of the analyzed PL in the following order PE> PC> SM. The CLA content in the major PL was lower than in TAG.;Positional analysis of TAG was performed enzymaticaly and using Grignard reactions. The MAG were isolated on boric acid impregnated TLC plates and analyzed as their butyl esters by GC, which was confirmed by GC-MS. The distribution of short chain-FA was found in both sn-1,3 and sn -2 positions. For FM samples, C12:0, C16:0 and C18:0 FA were predominantly at sn-1,3 position.;The inclusion of FM into diets of dairy cows resulted in an increase of DHA (0.04 to 0.17%). Increases were also observed for 9c11t-CLA (0.39% to 0.66%), 7t9c-CLA (0.05% to 0.26%), and 9t11c-CLA isomers (0.05 to 0.13%). 10t-18:1 increased (0.57% to 4.58%) and 11t-18:1 decreased (1.16 to 0.96%).
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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 | 0,001 | 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 ».