Determination of vitamin K concentration in Canadian cheese using liquid chromatography-mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin K refers to a family of fat soluble vitamins which includes phylloquinone (vitamin K1) and menaquinones (vitamin K2). All forms of vitamin K act as cofactors for γ-glutamyl carboxylase, an enzyme which adds Gla residues to certain proteins and are required for the protein to bind calcium. Differences in metabolism of phylloquinone and menaquinones result in phylloquinone being primarily used to help activate blood clotting factors while menaquinones help activate other proteins such as osteocalcin and Matrix-Gla protein. These two proteins have been shown to help fight osteoporosis and heart disease. Increased vitamin K intake has been shown to fight these diseases, but little information is available on the amount of vitamin K in food. To gain more information on the amount of vitamin K in Canadian foods, liquid chromatography-mass spectrometry was used to measure phylloquinone, menaquinone-4 (MK-4), and menaquinone-7 (MK-7) in Canadian cheese obtained from grass-fed cows and conventional supermarket cheese. Samples were homogenized in water, melted in a boiling water bath with HCl and then extracted with hexanes before filtration and injection into the LC-MS. A calibration curve from 0.1 to 1 µg/g was obtained for phylloquinone and MK-4, but was unsuccessful for MK-7. Gouda cheese made from grass-fed cows during the early spring and summer contained very high amounts of phylloquinone and MK-4, as did Maasdammer cheese from grass-fed cows. Vitamin K was not detected in conventional supermarket cheddar cheese and only MK-4 was detected in Gouda from the spring. The extraction procedure likely had a low recovery as the peak area of the internal standards was 10-20x larger in the standards than in the samples. A LC-MS method was successfully used to detect low concentrations of phylloquinone and MK-4, but further optimization of the extraction procedure is required for analysis of a larger number of 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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».