{"paper_id":"09b573f9-8ec8-4ee0-9162-3e47f360d19a","body_text":"The analysis of lamb and beef fatty acids with a 30 m BPX70 column is comparable with a 120 m column | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article The analysis of lamb and beef fatty acids with a 30 m BPX70 column is comparable with a 120 m column Edward H. Clayton, Benjamin W. B. Holman, Richard G. Meyer This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-3877281/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Published Journal Publication published 01 Apr, 2024 Read the published version in Journal of Food Composition and Analysis → Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract Gas chromatography (GC) analysis of fatty acid methyl esters (FAME) typically uses long capillary columns (100 m or greater) which can be expensive and time consuming. The current study determined whether the major FAME of interest for human health in lamb and beef can be quantify using a 30 m compared with 120 m moderately polar capillary (BPX70) column. Lamb and beef samples were selected to cover a range of total intramuscular fat content and from either grass- or grain-fed animals. Results from the current study indicated that all major long-chain FAME of human health importance, including omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3PUFA), omega-6 polyunsaturated fatty acids (n-6PUFA) and conjugated linoleic acid (CLA) isomers, could be identified on the 30 m BPX70 column. The correlation (r 2 ) for fatty acid proportions between columns for both lamb and beef was > 0.98 for all major n-3PUFA and > 0.86 for all major CLAs. When animals were fed a grain-based diet, C18:1n-7t (vaccenic acid) could not be resolved from C18:1n-8t when analysed on the 30 m column. The FAME profile of lamb and beef, particularly those important for nutritional composition tables, can be determined using a 30 m BPX70 column, thereby saving time and expense compared with longer columns. Particular care should be employed when analysing samples from sheep or cattle that are grain-fed due to co-eluting of C18:1n-8t. human nutrition omega-3 omega-6 conjugated linoleic acids (CLA) beef meat lamb meat Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 1. Introduction Ruminant meat has broad consumer appeal because of its sensorial properties, availability, and nutritional value. It is the fatty acid profile of ruminant meat that supports many of these attributes – being a mixture of saturated (SFA), monounsaturated (MUFA), omega-3 polyunsaturated (n-3PUFA), and omega-6 polyunsaturated (n-6PUFA) fatty acids, as well as a number of biohydrogenation intermediaries, including trans vaccenic acid (C18:1n-7t) and c9,t11 conjugated linoleic acid (CLA), and several branched chain fatty acids (BCFA). The type, metabolism, and bioavailability of specific fatty acids are of importance to understanding the nutritional value of ruminant meat and its benefit for consumers. For example, the risk of cardiovascular disease (CVD), inflammatory disorders and mental health problems (Djuricic and Calder, 2021 , Simopoulos, 1999 ) are reportedly lower for people who obtain sufficient long chain n-3PUFA in their diet. In addition, the risk of cancer and other inflammatory disorders is lower for those consuming higher amounts of CLA (Field et al., 2009 , Gomez-Cortes et al., 2018 , Ip et al., 1999 ) and the risk of inflammatory disorders and CVD is lower in people whose diet has a lower n-6PUFA to n-3PUFA ratio (Gladyshev et al., 2015 , Ulijaszek et al., 2012 ) and/or PUFA to SFA ratio (P:S Ratio, Singer et al., 1986 ). Total intakes LCn-3PUFA are often below optimal levels in population surveys (Collaborators, 2019 ) and, in Australia, the recommended intakes were not achieved in 80% of adults (Meyer, 2016 ). Fish and seafood are a good source of LCn-3PUFA (Oliver et al., 2020 ), however, these food types are often not consumed in significant quantities in adults (Cook et al., 2001 ) or children (Clayton et al., 2009 ) and their availability will vary between geographic and socioeconomic groups. Alternative foods that are rich in LCn-3PUFA should, therefore, be considered to address this dietary shortfall. An alternative source of long-chain n-3PUFA is red meat (Eilander et al., 2015 , Howe et al., 2006 ). The fatty acid profile of ruminant meat is comprised of a mixture of SFA, monounsaturated (MUFA) and n-3PUFA and n-6PUFA, a number of biohydrogenation intermediaries including trans vaccenic acid (C18:1n-7t) and c9,t11 CLA as well as several branched chain fatty acids. To promote these benefits, producers have adopted management and animal-nutritional interventions that modify the fatty acid profile of ruminant meat (Clayton, 2014 , Scollan et al., 2001 ). The effectiveness of these strategies must be accurately quantified for ruminant meat to be characterised as a dietary source of ‘healthy’ fatty acids and fatty acid indices. Gas chromatography (GC) provides a relatively efficient and repeatable means to quantify a wide range of fatty acids (Christie, 2003 ). However, the complex mixtures of fatty acids from ruminant meat may require the use of long GC columns (100 m or more, Vahmani et al., 2017 ) or the use of two separate GC runs (Kramer et al., 2008 ) in order to differentiate some fatty acids of importance for human health and those incorporated into food composition tables. These analyses are time-consuming, if extensive chromatogram integration is required, often expensive and resource intensive when completed manually. These analyses can also require laborious and complicated pre-extraction steps, such as Solid Phase Extraction (SPE, Kramer et al., 2008 ). To improve analysis efficiency, shorter GC columns have been employed for the fatty acid analysis of various ruminant meat and tissue samples, but not without some limitations. For example, a 60 m BPX70 column was used for the analysis of beef (Ponnampalam et al., 2006 ) and lamb (Coombs et al., 2018 ), however, individual C18:1 and CLA isomers were not presented. A 15 m Equity-1 fused silica capillary column was used for the analysis of fatty acid methyl esters (FAME) in lamb muscle, organ, and subcutaneous fat tissue (Le et al., 2019 ), however, CLA isomers were omitted. A 30 m SLB-IL111 column was used to determine the fatty acid profile of beef subcutaneous fat (Turner et al., 2011 ), while a 30 m moderately polar BPX70 column was used to separate fatty acids in blood from ruminants (Clayton et al., 2012 ). However, the use of the 30 m BPX70 column in comparison with a 120 m column for the analysis of fatty acids in beef and lamb meat has not been previously assessed. Therefore, the aim of the current study was to determine whether the concentration of fatty acids of human health importance in lamb and beef and typically found in food composition tables could be determined using a 30 m BPX70 GC column compared with a 120 m BPX70 GC column. 2. Materials and methods 2.1. Meat samples and intramuscular fat (IMF) analysis Samples of lamb (m. longissimus lumborum , n = 26) and beef (m. longissimus dorsi , n = 6) were sourced from separate studies that investigated the effects of endpoint cooking temperature on lamb fatty acid composition (Holman et al., 2023 ) and the effect of grass or grain-fed production systems on beef fatty acid composition, respectively. The meat samples for the current study were selected so as to provide a range of intramuscular fat (IMF) contents and the beef samples were sourced from steers reared under grass- or grain-fed production systems. Samples of freeze-dried meat were milled (FOSS Knifetec 1095) prior to analysis. Total IMF content was determined in a separate sample to that analysed for fatty acids by solvent extraction using the Randall method (Randall, 1974 ) with hexane (Thiex et al., 2003 ) and a FOSS solvent extraction system (Soxtec 2050 Avanti Extraction Unit, FOSS, Hoganas, Sweden) according to the FOSS Application Note (FOSS, 2003 ). 2.2. Reagents and standards FAME standards were purchased from Nu-Chek Prep (GLC68C, GLC463 and CLA, Cat No. UC-59-M, Elysian, MN USA), Supelco (37 Component FAME Mix, Cat No. 47885-U and C18:1n-7, Cat No. 4-6904, Supelco, Bellefonte, PA) and Merck (C18:3n-6, Cat No. L6503-100MG, C20:5n-3, Cat No. E2012-5MG and C22:2n-6, Cat No. D4034-25MG, St Louis, MO). Tricosanoic acid (C13:0, Cat No. T9900-1G) methyl ester internal standard was also purchased from Merck (St Louis, MO). 2.3. Fatty acid extraction and methylation Total fatty acids from beef and lamb meat samples were extracted and methylated using the one-step procedure of Lepage and Roy with slight modifications as described previously (Clayton et al., 2012 ). In brief, a 10 mg sample of beef was mixed with 2 mL of methanol:toluene (4:1 v/v) containing 10 µg/mL of C13:0 internal standard. Fatty acids were methylated by the addition of 200 µL of acetyl chloride and incubated for 60 min at 100°C. To each cooled sample, 5 mL of 6% potassium carbonate solution was added to facilitate the separation of layers and partitioning of FAME into the toluene solvent. Samples were then centrifuged at 1,500 \\(\\times\\) g for 10 min and the upper toluene supernatant transferred into a 2 mL glass vial with a screw-cap lid for analysis. 2.4. Gas chromatography analysis 2.4.1. 120 m column FAME were quantified using an Agilent 6890A gas chromatograph (GC) fitted with a 120 m BPX70 capillary column (0.25 mm i.d. and 0.25 µm film thickness, Trajan Scientific, Ringwood, Victoria, Australia, P/N 054623). Helium was used as the carrier gas with a split ratio of 10:1, total flow rate of 23.3 mL per min, and a constant column pressure of 420 kPa (estimated flow rate = 1.9 per min). The following oven temperature program was employed; initial temperature = 130°C for 1 min, 5°C /min to 180°C then held for 30 min; 5°C/min to 170°C then held for 22 min; 1°C/min to 200°C then held for 30 min; and 40°C /min to 260°C then held for 10 min to give a total run time of 136.5 min. 2.4.2. Gas chromatography analysis − 30 m column Individual FAME were identified using an Agilent 7890A GC with a 30 m BPX70 capillary column (0.25 mm i.d. and 0.25 µm film thickness, Trajan Scientific, Ringwood, Victoria, Australia, P/N 054622) as described previously (Clayton et al., 2012 ). The carrier gas was helium with a total flow rate of 12.4 mL min − 1 , a split ratio of 10:1 and a column flow of 0.9 mL min − 1 . The oven temperature was set at 150°C and held for 0.5 min, increased 10°C min − 1 to 180°C, increased 1.5°C min − 1 to 220°C and then increased 30°C /min up to 260°C and maintained for 5 min to give a total run time of 36.5 min. 2.4.3. Gas chromatography Sample analysis for both columns employed an inlet temperature of 250 o C and an injection volume of 2.0 µL into a focus inlet liner (4 mm i.d., no. 092,002, Trajan Scientific, Ringwood, Australia) that was changed at least every 150 injections. Fatty acids were identified in both GC systems with a flame ionisation detector (FID) with the following conditions: temperature = 280°C, gas flow rates: hydrogen = 35 mL/min, instrument air = 350 mL/min, nitrogen make-up gas = 25 mL/min. Sample FAME peaks were identified by comparing their retention times with those of a standard mixture of genuine FAME (as described above). In addition, some peaks for branched-chain and MUFA, for which standard FAME were not available, were identified by comparison with their equivalent chain length (ECL) with the BPX70 column or published data as described previously (Or-Rashid et al., 2010 ). The concentration of FAME was quantitated using Agilent Chemstation Version C.01 and Microsoft Excel using a three point standard curve for each FAME and with C13:0 as the internal standard and fatty acid proportion (mg %) was then calculated for further analysis. The concentration of fatty acids (mg/135 g serve) was calculated from IMF and the proportion of fatty acids using a LCF of 0.916 for beef (Anderson et al., 1975 ) and 0.878 for sheep meat (Anderson et al., 1977 ) as outlined by (Weihrauch et al., 1977 ) using the following formula: FAME Concentration (mg/135 g serve) = IMF (g/100 g as-is) x LCF x 1000 x % FAME x 1.35, as reported previously (Clayton, 2014 , Flakemore et al., 2017 , Sinclair et al., 1992 ). 2.6. Calculation of fatty acid indices A number of fatty acid indices considered important for human health outcomes were calculated. The arachidonic acid (C20:4n-6) to eicosapentaenoic acid (C20:5n-3, ARA:EPA) ratio indicates the relative availability of precursors for PGF 2α and PGE 2 , respectively (Gulliver et al., 2013 ); the DHA deficiency index (DHADI), calculated from the ratio of C22:5n-6 to C22:4n-6, which indicates a relative deficit of DHA accompanied by an increased conversion of C22:4n-6 to C22:5n-6 (Neuringer et al., 1986 , van den Ham et al., 2001 ); the DHA Sufficiency Index (DHASI), calculated from the ratio of C22:6n-3 to C22:5n-6, which indicates a relative deficiency of DHA relative to the longest LCn-6PUFA DPAn-6 (Hoffman and Uauy, 1992 , Hornstra and De Vriese, 2003 ); the PUFA to SFA ratio (P:S Ratio) which indicates a relative abundance of healthy fatty acids and reduced risk of CVD (Singer et al., 1986 ) and the Essential Fatty Acid Status Index (EFI), calculated from the ratio of (n-3 PUFA + n-6 PUFA) to (n-7 MUFA + n-9 MUFA) which indicates a relative availability of essential fatty acids (Al et al., 1995 , de Groot et al., 2004 , Hornstra et al., 1992 ). In addition, the ratio of C18:2n-6 (LA) to C18:3n-3 (ALA) was also determined (LA:ALA). 2.7. Statistical analyses Prior to analysis, data were assessed for assumptions of normal distribution by the evaluation of frequency histogram and quantile-quantile plots and the Kolmogorov-Smirnov goodness of fit statistic using the univariate procedure in the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997). Differences in the proportion of fatty acids determined using the 30 m compared with the 120 m GC column were determined by repeated measures analysis using the MIXED model procedure in the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997). For lamb samples, the analysis examined the fixed effects of COLUMN. For beef samples, because the diet fed to steers prior to slaughter was known, the analysis examined the fixed effects of COLUMN and DIET and the interaction between fixed effects. The interaction between COLUMN and DIET was not significant for any fatty acid analysed, therefore, only main effects for COLUMN or DIET are presented. For lamb samples, a secondary analysis was also undertaken examining the fixed effects of COLUMN and DIET, where samples were designated as being grain-fed if the n-6:n-3 ratio was > 4.0 and the ARA:EPA ratio was > 5.0. The relationship between fatty acids (mg % or mg/135 g serve) determined on the 30 m compared with 120 m column was analysed by regression using the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997) and the route mean square error or prediction (RMSEP) was also calculated. All statistical tests used an α = 0.05. 3 Results 3.1. Identification of fatty acids Initial analysis of samples with the 120 m column found a fatty acid eluting inbetween C18:1n-9t and C18:1n-7t for which a standard was not available and was initially labelled Unk036.2. When samples were from steers fed grass, this fatty acid was either not found (Fig. 1 A) or present in only very small concentrations, but when samples were from steers fed grain, the fatty acid was found in significantly higher concentrations (Fig. 1 B). Following comparison with data for ECL (Nakamura et al., 2014 , Thompson, 1997 ), relative retention time compared with other C18:1 trans isomers analysed (Harynuk et al., 2006 ) and expected concentrations in grass versus grain-fed beef (Aldai et al., 2011 , Palmquist et al., 2004 ) the unknown fatty acid was designated C18:1n-8t. A number of FAME were identified as co-eluting on the 30 m column, including C16:1n-7t + C16:1n-11, where C16:1n-11 was a minor fatty acid; C17:1n-7 + iso-C18:0, where C17:1n-7 was a minor fatty acid in grass-fed beef, while iso-C18:0 was minor in grain-fed beef; and C18:1n-7t + C18:1n-8t, where C18:1n-8t minor in grass-fed beef and C18:1n-7t minor in grain-fed beef. 3.2. Relationship between 30 m and 120 m GC column - Lamb The proportion of most major SFA, MUFA, n-3PUFA and n-6PUFA as well as all CLA isomers in lamb meat was not different when samples were analysed on the 30 m compared with the 120 m BPX70 GC column (Table 1 ). The proportion of 44 individual fatty acids (not including co-eluting FAME) were not significantly different between the 30 and 120 m columns. The proportion of a number of minor fatty acids, including C20:4n-3, anteiso-C15:0 and C20:2n-6 was higher when analysed using the 30 m compared with the 120 m GC column. The proportion of C18:1n-7 was significantly lower when samples were analysed with the 30 m compared with 120 m GC column (Table 1 ). In the secondary analysis that included DIET, the proportion of C18:1n-7 was significantly lower when analysed with the 30 m compared with 120 m column for samples identified as being from lambs fed grass (0.675 vs 0.768, p = 0.035) but not grain (0.879 vs 0.974, p = 0.084) and the interaction between COLUMN and DIET was not significant (p = 0.969). Table 1 Mean fatty acid proportions (mg %) in lamb muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with 120 m BPX70 capillary column. Column FAME 1 120 m 30 m sem p -value r 2 RMSEP SFA C10:0 0.182 0.189 0.006 0.406 0.868 0.01 C12:0 0.121 0.129 0.006 0.331 0.903 0.01 C14:0 2.30 2.39 0.09 0.501 0.977 0.11 C15:0 0.291 0.290 0.008 0.973 0.987 0.01 C16:0 24.37 24.09 0.36 0.575 0.975 0.40 C17:0 0.98 1.02 0.02 0.233 0.991 0.04 C18:0 15.78 15.88 0.31 0.830 0.989 0.20 C20:0 0.072 0.073 0.002 0.803 0.948 0.00 C22:0 0.029 0.032 0.002 0.465 0.948 0.00 C23:0 0.029 0.029 0.002 0.989 0.894 0.00 C24:0 0.036 0.039 0.002 0.328 0.876 0.00 Total SFA 44.19 44.15 0.39 0.933 0.975 0.33 BRANCHED iso-C15:0 0.080 0.084 0.003 0.324 0.988 0.01 anteiso-C15:0 0.101 0.113 0.004 0.026 0.965 0.01 anteiso-C19:0 0.139 0.133 0.010 0.690 0.949 0.02 Total Branched 0.319 0.330 0.013 0.564 0.974 0.02 MUFA C14:1n-5 0.069 0.072 0.004 0.549 0.986 0.00 C15:1n-6 0.118 0.129 0.003 0.024 0.826 0.01 C16:1n-9 0.400 0.430 0.010 0.098 0.971 0.03 C16:1n-7 1.65 1.69 0.04 0.438 0.987 0.05 C16:1n-4 0.521 0.532 0.011 0.510 0.944 0.02 C17:1n-8 0.612 0.654 0.016 0.063 0.909 0.05 C17:1n-7 0.269 0.300 0.006 0.001 0.516 0.04 C18:1n-9 40.02 39.89 0.28 0.738 0.954 0.48 C18:1n-7 0.871 0.777 0.024 0.009 0.886 0.11 C18:1n-6 0.156 0.140 0.013 0.386 0.982 0.02 C18:1n-5 0.092 0.083 0.003 0.055 0.486 0.02 C18:1n-3 0.293 0.300 0.023 0.836 0.987 0.02 C19:1n-10 0.121 0.121 0.004 0.895 0.892 0.01 C19:1n-8 0.050 0.055 0.002 0.015 0.703 0.01 C20:1n-9 0.091 0.095 0.002 0.276 0.927 0.01 C22:1n-9 0.006 0.011 0.001 < 0.001 0.155 2 0.01 C24:1n-9 0.033 0.037 0.003 0.361 0.857 0.00 Total MUFA 45.37 45.31 0.26 0.877 0.961 0.43 trans C16:1n-7t 0.190 0.209 0.006 0.035 0.945 0.02 C18:1n-9t 0.333 0.309 0.035 0.629 0.835 0.08 C18:1n-7t 1.73 1.85 0.15 0.592 0.789 0.35 Total trans 2.37 2.28 0.17 0.642 0.804 0.37 n-3 PUFA C18:3n-3 1.06 1.06 0.06 0.942 1.000 0.01 C20:3n-3 0.025 0.028 0.002 0.212 0.980 0.00 C20:4n-3 0.027 0.035 0.001 < 0.001 0.734 0.01 C20:5n-3 0.309 0.312 0.011 0.860 0.998 0.01 C22:5n-3 0.399 0.409 0.013 0.616 0.989 0.02 C22:6n-3 0.123 0.126 0.008 0.818 0.981 0.01 Total n-3 PUFA 1.95 1.97 0.07 0.847 0.999 0.04 n-6 PUFA C18:2n-6 3.58 3.56 0.12 0.908 0.998 0.05 C18:3n-6 0.044 0.042 0.003 0.599 0.945 0.01 C20:2n-6 0.035 0.042 0.001 < 0.001 0.393 0.01 C20:3n-6 0.117 0.117 0.004 0.996 0.968 0.00 C20:4n-6 1.03 1.00 0.05 0.632 0.997 0.04 C22:4n-6 0.071 0.071 0.004 0.966 0.994 0.00 C22:5n-6 0.025 0.024 0.002 0.624 0.987 0.00 Total n-6 PUFA 4.90 4.85 0.16 0.823 0.999 0.08 AD c9,t12C18:2n-6 0.134 0.144 0.010 0.491 0.990 0.01 t9,c12C18:2n-6 0.044 0.042 0.003 0.754 0.837 0.01 Total AD 0.178 0.186 0.012 0.634 0.997 0.01 CLA c 9, t 11 CLA 0.139 0.138 0.007 0.978 0.994 0.01 t 10, c 12 CLA 0.057 0.058 0.003 0.891 0.867 0.01 t 9, t 11 CLA 0.395 0.404 0.018 0.711 0.990 0.02 Total CLA 0.601 0.591 0.025 0.781 0.991 0.03 Other - C20:3n-9 0.220 0.209 0.016 0.648 0.995 0.01 Total FAME 7214.1 7242.9 294.93 0.945 0.669 874.25 LA:ALA 5.37 5.32 0.36 0.912 1.000 0.13 ARA:EPA 5.24 4.97 0.53 0.720 1.000 0.35 n-6:n-3 3.50 3.35 0.19 0.584 0.998 0.22 DHADI 0.328 0.303 0.011 0.112 0.831 0.04 DHASI 8.19 9.38 0.76 0.269 0.946 2.35 EFI 0.158 0.158 0.004 0.966 0.987 0.00 P:S Ratio 0.156 0.155 0.005 0.938 0.993 0.00 EPA + DHA 25.41 24.63 2.16 0.801 0.997 0.95 1 FAME = fatty acid methyl ester, C16:1n-7t = C16:1n-7t + C16:1n-11, C17:1n-7 = C17:1n-7 + iso-C18:0, C18:1n-7t = C18:1n-7t + C18:1n-8t, SFA = saturated fatty acids, MUFA = monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA = omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA = omega-6 polyunsaturated fatty acids, AD = atypical diene, CLA = conjugated linoleic acid, Total FAME = total concentration of fatty acids (µMol/L), LA:ALA = C18:2n-6:C18:3n-3 ratio, n-6:n-3 = n-6 PUFA:n-3 PUFA ratio, DHADI = DHA Deficiency Index (C22:5n-6 / C22:4n-6), DHASI = DHA Sufficiency Index (C22:6n-3 / C22:5n-6), EFI = Essential Fatty Acid Index [(n-3 PUFA + n-6 PUFA) / (n-7 MUFA + n-9 MUFA)], P:S = ratio of (n-3 PUFA + n-6 PUFA) to Total SFA, EPA + DHA = C20:5n-3 + C22:6n-3 (mg/135 g serve of lamb as-is). 2 p -value = 0.047. The p -value for all other regression co-efficients was < 0.001. The correlation between the proportion of all n-3PUFA analysed using the 30 m compared with the 120 m GC column was significant (Table 1 ), including C18:3n-3 (Fig. 2 A) and C20:5n-3 (Fig. 2 B). In addition, the relationship between the proportion of all major n-6PUFA and CLA isomers analysed using the 30 m compared with the 120 m column was also significant, including C18:2n-6 (Fig. 3 A) and cis-9, trans-11 CLA (Fig. 3 B). The correlation between the proportion of C18:1n-7 analysed using the 30 m compared with the 120 m column was also significant (Table 1 ). The RMSEP was < 0.11 (< 14.5% relative error) for FAME between 0.5 and 1.0% of total FAME and < 0.48 (< 4.6% relative error) for FAME comprising more than 1.0% of total FAME. 3.3. Relationship between 30 m and 120 m column - Beef The proportion of most major fatty acids of human health importance, including n-3PUFA, n-6PUFA and CLA isomers, were not different when beef samples were analysed using the 30 m compared with 120 m column, which was similar for beef samples from steers fed either grass or grain (Table 2 ). Similar to fatty acids in lamb, the proportion of some minor FAME, including C20:3n-3, C18:1n-9t and t10,c12 CLA were different when analysed on the 30 m compared with 120 m column. The proportion of C18:0 was lower ( p < 0.001) when beef samples were analysed with the 30 m compared with 120 m GC column (Table 2 ), although the correlation between columns was high (r 2 = 0.99) and the overall error of analysis was low (RMSEP = 0.50%). The correlation between the proportion of FAME analysed using the 30 m compared with the 120 m column was > 0.98 for FAME representing > 0.05% of total FAME (Table 2 ) and also for the major fatty acid indices calculated (Fig. 4 ). The RMSEP was < 0.11 for FAME between 0.5 and 1.0% total FAME and < 0.62 for FAME > 1.0% total FAME. The concentration of major fatty acids of human health importance (mg/135 g serve) including EPA, DHA and major CLA isomers were not different when beef samples were analysed using the 30 m compared with 120 m column (Table 3 ). Table 2 Mean proportions (mg %) of fatty acids of human health importance in beef muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with a 120 m BPX70 capillary column and when steers were fed either grass or grain prior to slaughter. Grass Grain p -values 2 FAME 1 120 m 30 m 120 m 30 m sem Column Diet r 2 RMSEP SFA C14:0 2.84 3.03 2.63 2.73 0.10 0.129 0.012 0.992 0.20 C16:0 28.56 29.07 26.15 25.73 0.25 0.861 < 0.001 0.999 0.49 C18:0 15.08 c 14.64 c 18.39 a 17.22 b 0.19 < 0.001 < 0.001 0.999 0.50 C20:0 0.12 0.11 0.11 0.10 0.005 0.550 0.014 0.962 0.00 C22:0 0.04 0.05 0.06 0.06 0.002 0.843 < 0.001 0.924 0.00 C24:0 0.05 0.05 0.07 0.07 0.003 0.829 < 0.001 0.849 0.01 MUFA C16:1n-7 3.28 3.37 2.46 2.55 0.05 0.072 < 0.001 1.000 0.09 C18:1n-9 35.25 a 34.64 a 32.05 b 31.44 b 0.49 0.224 < 0.001 0.998 0.62 C18:1n-7 1.06 b 0.99 b 1.43 a 1.38 a 0.04 0.089 < 0.001 0.995 0.07 C20:1n-9 0.13 0.13 0.13 0.14 0.004 0.641 0.438 0.849 0.00 C22:1n-9 0.01 0.01 0.01 0.01 0.001 0.700 < 0.001 0.726 0.00 C24:1n-9 0.02 0.02 0.03 0.04 0.002 < 0.001 < 0.001 0.774 0.01 n-3PUFA C18:3n-3 0.79 a 0.78 a 0.42 b 0.42 b 0.04 0.816 < 0.001 1.000 0.01 C20:3n-3 0.027 a 0.030 a 0.012 c 0.018 b 0.001 0.000 < 0.001 0.955 0.01 C20:4n-3 0.11 a 0.11 a 0.05 b 0.06 b 0.01 0.432 < 0.001 0.984 0.01 C20:5n-3 0.33 0.31 0.36 0.35 0.04 0.682 0.358 1.000 0.02 C22:5n-3 0.50 bc 0.48 c 0.68 a 0.64 ab 0.05 0.505 0.001 0.999 0.03 C22:6n-3 0.052 b 0.051 b 0.076 a 0.072 a 0.006 0.660 < 0.001 0.987 0.00 n-6PUFA C18:2n-6 1.41 b 1.41 b 4.28 a 4.06 a 0.12 0.392 < 0.001 1.000 0.05 C18:3n-6 0.02 c 0.03 bc 0.03 ab 0.04 a 0.00 0.055 < 0.001 0.878 0.01 C20:2n-6 0.02 b 0.03 b 0.06 a 0.06 a 0.00 0.557 < 0.001 0.984 0.00 C20:3n-6 0.16 b 0.15 b 0.31 a 0.29 a 0.02 0.493 < 0.001 1.000 0.01 C20:4n-6 0.43 b 0.41 b 1.19 a 1.09 a 0.06 0.373 < 0.001 1.000 0.04 C22:4n-6 0.04 b 0.03 b 0.13 a 0.12 a 0.01 0.311 < 0.001 0.999 0.01 C22:5n-6 0.00 b 0.01 b 0.02 a 0.02 a 0.00 0.337 < 0.001 0.960 0.00 C18:1 isomers C18:1n-9t 0.24 c 0.20 c 0.49 a 0.38 b 0.02 0.002 < 0.001 0.907 0.09 C18:1n-7t 2.88 b 2.87 b 4.16 a 4.36 a 0.27 0.745 < 0.001 0.989 0.15 CLA c9,t11CLA 0.165 a 0.173 a 0.064 b 0.082 b 0.012 0.282 < 0.001 0.996 0.03 t10,c12CLA 0.051 b 0.063 a 0.026 d 0.039 c 0.003 < 0.001 < 0.001 0.945 0.02 t9,t11CLA 0.44 a 0.49 a 0.21 b 0.22 b 0.02 0.135 < 0.001 0.998 0.01 Totals SFA 48.51 48.80 47.83 48.04 0.40 0.540 0.080 0.998 0.25 Branched 0.47 b 0.51 a 0.26 d 0.31 c 0.01 < 0.001 < 0.001 0.994 0.05 MUFA 43.07 a 42.81 a 39.17 b 38.96 b 0.55 0.669 < 0.001 0.999 0.24 n-3 PUFA 1.81 a 1.76 a 1.60 b 1.56 b 0.14 0.735 0.147 1.000 0.05 n-6 PUFA 2.08 b 2.07 b 6.01 a 5.67 a 0.15 0.267 < 0.001 1.000 0.09 trans 3.24 b 3.19 b 4.78 a 4.89 a 0.29 0.919 < 0.001 0.990 0.13 CLA 0.68 a 0.74 a 0.32 b 0.36 b 0.03 0.157 < 0.001 0.998 0.05 Ratios n-6:n-3 1.15 b 1.18 b 3.77 a 3.77 a 0.15 0.916 < 0.001 1.000 0.03 DHADI 0.148 0.143 0.125 0.150 0.008 0.207 0.341 0.581 0.03 DHASI 10.38 a 9.82 a 5.41 b 4.47 b 0.56 0.216 < 0.001 0.903 1.24 EFI 0.027 b 0.027 b 0.057 a 0.057 a 0.002 0.901 < 0.001 1.000 0.00 P:S Ratio 0.081 b 0.079 b 0.156 a 0.152 a 0.006 0.631 < 0.001 1.000 0.00 ARA:EPA 1.32 b 1.33 b 3.47 a 3.44 a 0.30 0.966 < 0.001 1.000 0.03 LA:ALA 1.77 b 1.82 b 10.28 a 10.17 a 0.44 0.946 < 0.001 1.000 0.12 Means in the same row with different superscripts differ significantly ( p < 0.05). 1 FAME = fatty acid methyl ester, C18:1n-7t = C18:1n-7t + C18:1n-8t, SFA = saturated fatty acids, MUFA = monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA = omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA = omega-6 polyunsaturated fatty acids, CLA = conjugated linoleic acid, Total FAME = total concentration of fatty acids (µMol/L), LA:ALA = C18:2n-6:C18:3n-3 ratio, n-6:n-3 = n-6 PUFA:n-3 PUFA ratio, DHADI = DHA Deficiency Index (C22:5n-6 / C22:4n-6), DHASI = DHA Sufficiency Index (C22:6n-3 / C22:5n-6), EFI = Essential Fatty Acid Index [(n-3 PUFA + n-6 PUFA) / (n-7 MUFA + n-9 MUFA)], P:S = ratio of (n-3 PUFA + n-6 PUFA) to Total SFA, EPA + DHA = C20:5n-3 + C22:6n-3 (mg/135 g serve of beef as-is). 2 The interaction between column and diet was not significant for any parameter presented. The p -value for all regression co-efficients was < 0.001. Table 3 Mean concentration (mg/135 g serve) of selected fatty acids of human health importance in beef muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with a 120 m BPX70 capillary column and when steers were fed either grass or grain prior to slaughter. Grass Grain p -values 2 FAME 1 120 m 30 m 120 m 30 m sem Column Diet r 2 RMSEP C16:0 2002.6 a 2038.3 a 779.8 b 794.8 b 200.4 0.900 < 0.001 1.000 30.20 C18:0 1068.2 a 1035.9 a 549.9 b 533.3 b 110.9 0.827 < 0.001 1.000 28.07 C18:1n-9 2445.0 a 2404.9 a 994.2 b 975.3 b 218.3 0.893 < 0.001 1.000 32.24 C18:1n-7 71.22 a 65.72 a 44.36 b 42.64 b 4.23 0.400 < 0.001 0.997 4.70 C18:3n-3 53.20 a 52.01 a 13.24 b 13.15 b 3.87 0.870 < 0.001 1.000 0.92 C20:5n-3 19.48 a 18.54 a 11.24 b 10.78 b 0.85 0.419 < 0.001 0.999 0.75 C22:5n-3 30.86 a 29.27 a 21.08 b 19.89 b 1.22 0.262 < 0.001 0.999 1.44 C22:6n-3 3.07 a 3.01 a 2.36 b 2.24 b 0.13 0.516 < 0.001 0.930 0.17 C18:2n-6 89.12 b 89.95 b 129.49 a 127.46 a 4.17 0.886 < 0.001 0.997 1.74 C20:4n-6 25.70 b 24.54 b 35.78 a 34.09 a 1.53 0.360 < 0.001 1.000 1.47 c9,t11CLA 12.15 a 14.20 a 1.96 b 2.86 b 1.87 0.437 < 0.001 0.999 1.72 t10,c12CLA 3.76 a 4.98 a 1.03 b 1.39 b 0.56 0.165 < 0.001 0.996 0.96 t9,t11CLA 33.20 a 33.95 a 6.84 b 6.85 b 4.11 0.928 < 0.001 1.000 0.63 Totals SFA 3419.6 a 3440.2 a 1479.4 b 1486.0 b 350.6 0.969 < 0.001 1.000 17.04 MUFA 2980.5 a 2964.1 a 1214.1 b 1207.4 b 261.9 0.965 < 0.001 1.000 12.97 n-3 PUFA 115.3 a 111.8 a 49.83 b 48.63 b 4.83 0.632 < 0.001 1.000 2.67 n-6 PUFA 130.1 b 129.8 b 181.7 a 177.6 a 3.91 0.583 < 0.001 0.998 3.05 trans 3.24 b 3.19 b 4.78 a 4.89 a 0.29 0.919 < 0.001 0.998 10.32 CLA 49.11 a 53.12 a 9.83 b 11.09 b 6.44 0.685 < 0.001 1.000 3.23 Total 7560.1 a 6890.6 a 3666.1 b 3302.9 b 629.8 0.418 < 0.001 0.999 579.5 EPA + DHA 22.55 a 21.55 a 13.61 b 13.03 b 0.97 0.424 < 0.001 0.998 0.85 Means in the same row with different superscripts differ significantly ( p < 0.05). 1 FAME = fatty acid methyl ester, SFA = saturated fatty acids, MUFA = monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA = omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA = omega-6 polyunsaturated fatty acids, CLA = conjugated linoleic acid, Total FAME = total concentration of fatty acids (µMol/L), EPA + DHA = C20:5n-3 + C22:6n-3. 2 The interaction between column and diet was not significant for any parameter presented. The p -value for all regression co-efficients was < 0.001. 3.4. Grass versus grain-fed beef The IMF concentration was not significantly ( p = 0.105) higher in beef from steers fed grass (5.64 ± 1.50 g/100 g as-is) compared with grain (2.60 ± 0.12 g/100 g as-is). The proportion of the major CLA isomers c9,t11 and t10,c12 were lower and the concentration of n-6PUFA as well as the n-6:n-3 and ARA:EPA ratios were higher when beef samples were from steers fed grain compared with grass (Table 2 ). The interaction between DIET and COLUMN was not significant for any FAME reported. When examining the FAME concentration determined on the 120 m column only, the concentration of C18:1n-8t was significantly ( p < 0.001) higher (103.6 ± 5.4 vs 2.60 ± 5.4 mg/135 g serve) and the concentration of C18:1n-7t was significantly ( p < 0.001) lower (24.9 ± 30.9 vs 210.1 ± 30.9 mg/135 g serve) in beef from steers fed grain compared with grass. The relationship between the concentration of C18:1n-7t analysed on the 30 m column (co-elution of C18:1n-8t + C18:1n-7t) compared with the 120 m column (C18:1n-7t only) was high in grass-fed beef (r 2 = 0.998, p < 0.001) but lower with grain-fed beef (r 2 = 0.459, p = 0.045). The total concentration of C18:1n-8t + C18:1n-7t was not different ( p = 0.966) when analysed on the 30 m compared with the 120 m column, although, the concentration was significantly ( p < 0.001) lower in beef from steers fed grain (134.4 ± 31.0 and 128.4 ± 31.0 mg/135 g serve as-is, for the 30 m vs 120 m column, respectively) compared with grass (209.4 ± 31.0 and 221.7 ± 31.0 mg/135 g serve as-is, for the 30 m vs 120 m column, respectively). 4. Discussion The analysis of the major n-3PUFA, n-6PUFA and CLA with reported human health benefits could be undertaken successfully with the 30 m compared with 120 m column for both lamb and beef samples. The high correlation between data obtained on both columns together with the low RMSEP indicates that an accurate analysis of complex mixtures of FAME can be determined using a relatively short column, thereby saving time (both in run time and checking chromatograms), opportunity costs and direct expense of this analysis. These results confirm previous findings that most individual fatty acids concentrations in ruminant meat did not differ when quantified using a 100 m CP-Sil 88 column and a 30 m Omegawax 250 column, albeit these columns had station phases of different polarity (Alves and Bessa, 2009 ). In particular, the resolution of some FAME such as C18:3n-3 from C20:0 and CLA isomers with the 30 m BPX70 column provides some advantage over other columns where co-elution in single runs can still occur (Kramer et al., 2002 ). The higher proportion of some minor fatty acids including, anteiso-C15:0, C20:2n-6 and C20:4n-3 determined on the 30 m column with the analysis of lamb could have been due to the co-elution of other FAME on the shorter column. Although the proportion of these FAME were higher with the 30 m compared with 120 m column, the relative abundance of these in lamb samples was low (approximately 0.05% of total FAME) and the same differences with long-chain LCn-3PUFA and LCn-6PUFA were not observed with beef. The very high correlation between columns for C20:3n-3 and C22:5n-6 provides further evidence that the resolution of very minor FAME can be successfully achieved on the shorter column. Although the relative abundance of these FAME is low, they contribute to indices important to human health, as discussed below when examining the effect of diet. The only major fatty acid with potential human health effects that could not be quantified in all samples with the 30 m column was C18:1n-7t (trans vaccenic acid) due to co-elution with C18:1n-8t. The analysis of C18:1n-7t comparable between the 30m and 120 m columns when steers were fed grass, however, when steers were fed grain, accurate quantification of C18:1n-7t was not possible due to the expected higher concentration of co-eluting C18:1n-8t (Bessa et al., 2015 , Dannenberger et al., 2004 ). The difficulty in separating C18:1 isomers could be expected given previous research, and a number of approaches have been used to separate out complex mixtures of C18:1 FAME, including Ag+-ion solid phase extraction (SPE, Kramer et al., 2008 ), Ag+-HPLC (Cruz-Hernandez and Destaillats, 2012 , Czauderna et al., 2005 , Sehat et al., 1998 ) or two separate GC analyses optimised for different fatty acid isomers (Kramer et al., 2002 , Kramer et al., 2008 ). If quantification of C18:1n-7t is required, particularly for grain-fed meat samples, an alternate analysis such as one of these described would need to be utilised. An important aspect of fatty acid analysis is being able to determine differences between dietary treatments or other fixed effects (Scollan et al., 2007 ). Differences in the concentration and proportion of major fatty acids between grass- and grain-fed beef samples were determined equally well using the 30 m compared with 120 m GC columns. The lack of interaction between GC column and dietary treatment provided further evidence that an inherent bias between columns was not present. The proportion of the shorter-chain n-3PUFA C18:3n-3 was higher when steers were fed grass compared with grain, however, the total LCn-3PUFA was not different. The total concentration of EPA + DHA (mg/135 g serve) was lower in beef from grain- compared with grass-fed production systems, however, which reflected the lower total IMF. The lack of difference in the proportion of EPA and DHA could be due to differences in the length of feeding of diets prior to slaughter, as a longer period of feeding is required to alter these longer-chain LCn-3PUFA compared with C18:3n-3 (Gruffat et al., 2011 ). The length of time of feeding grain was not known in the current study and future studies could examine relative changes in short and long-chain n-3PUFA assessed with the different columns to confirm these alterations over time can be adequately assessed. While the total EPA + DHA was higher in beef from steers fed grass compared with grain, no samples could be considered a ‘source’ of omega-3 (30 mg/135 g serve as-is) according to Australian Guidelines (FSANZ, 2012 ). The higher proportion of C18:1n-7t observed when steers were fed grass (Daley et al., 2010 , Dannenberger et al., 2004 ) and the higher proportion of C18:1n-8t when steers were fed grain (Palmquist et al., 2004 ) was expected given previous research into the effects of dietary treatments. The high correlation between columns for the proportion of C18:1n-7t when steers were fed grass is an important finding when considering potential anti-cancer properties of this fatty acid and subsequent metabolism to c9,t11CLA (Daley et al., 2010 ). The proportion of C18:1n-7t and c9,t11CLA was higher when steers were fed grass compared with grain prior to slaughter, reflecting a potential improved human health outcomes for grass-fed beef (Gomez-Cortes et al., 2018 ) which could be detected equally well with the 30 m compared with 120 m column. The higher C18:1n-8t observed with grain-feeding could lead to adverse effects in humans (Bessa et al., 2015 ), however, this treatment difference was not able to be detected with the 30 m column. Prior knowledge of diet fed to animals prior to slaughter could assist in developing more accurate methods for fatty acid analysis. The FAME reported in the current study are a comprehensive representation of the fatty acids reported in beef and lamb meat (Aldai et al., 2011 , Ponnampalam et al., 2010 ) and incorporated into feed composition tables. Some exceptions were Vahamani (2017) who did not identify and report data for t10,c12 CLA or t9,t11 CLA. The CLA isomer t10,c12 is also important in human health research, as it may have negative effects on lipid metabolism (Bissonauth et al., 2006 ) or risk of Type II diabetes (Reynolds et al., 2013 ), but may also have positive effects on weight loss through adipocyte differentiation (Yeganeh et al., 2017 ). The individual fatty acids identified using the 30 m column were representative of those contributing most to total FAME as determined using the 120 m column. This provides particular confidence in the sum of individual FAME classes (SFA, MUFA, PUFA and CLA) quantified using the 30 m column. An important finding when comparing columns and examining the effect of dietary treatments was that all the human health indices examined, including the n-6:n-3 and P:S ratio, EFI and DHASI were not different when lamb or beef samples were analysed on the 30 m compared with 120 m column. In addition, differences in these major indices between dietary treatments were detected equally well with the 30 m column, indicating that the 30 m column can be used to determine the effect of diet on potential human health effects, even if some individual and minor fatty acids cannot be completely resolved. A limitation of the current study was that fatty acid identification was undertaken by comparison with external STDs and other factors such as ECL and relative retention times. Future studies should use GC-mass spectroscopy (GC-MS) analysis to confirm the FAME analysed on both BPX70 columns, in particular, C18:1n-8t and C18:1n-7t isomers. The analysis of a wider range of samples including poultry, pork and fish, particularly from different dietary treatments including short and long-term periods of grain feeding, as well as plant material from species containing a wide range of fatty acid profiles would also be required to give further confidence in the wider utilisation of the 30 m BPX70 column. 5. Conclusions The analysis of most n-3PUFA, n-6PUFA and CLA isomers in lamb and beef was successfully achieved on the 30 m compared with the 120 m BPX70 column. In addition, several fatty acid indices indicating potential health benefits of meat were highly correlated between the 30 m compared with the 120 columns. The effect of diet (grass-fed vs grain-fed) on beef fatty acids, including major n-6PUFA, n-3PUFA and CLA isomers, could be detected equally well using the 30 m compared with 120 m column. Co-elution of C18:1n-8t and C181n-7t on the 30 m column was problematic when animals were fed grain prior to slaughter. Knowledge of the sample type would, therefore, inform method selection and the efficient determination of fatty acids. If the analysis of complex mixtures of C18:1 isomers is required, more in-depth analysis such as Ag + -ion SPE or HPLC analysis is likely to be required in addition to GC analysis. Declarations CRediT authorship contribution statement Edward Clayton: Conceptualization, Investigation, Formal analysis, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing, Project administration, Funding acquisition. Benjamin Holman: Methodology, Writing – review & editing, Richard Meyer: Methodology, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing. Funding and Competing Interests The authors declare no conflicts of interest. The study was associated with, but additional to, funding provided by the McCaughey Memorial Trust and the New South Wales Department of Primary Industries, Wagga Wagga Agricultural Institute. The authors have all contributed to the design and conduct of the study, data interpretation and drafting and editing of the manuscript. Acknowledgements We thank Jamie Ayton for expert advice regarding lipid extraction and fatty acid analysis and Kristy Bailes for the methylation of samples. References Al MDM, Vanhouwelingen AC, Kester ADM, Hasaart THM, Dejong AEP, Hornstra G (1995) Maternal essential fatty-acid patterns during normal-pregnancy and their relationship to the neonatal essential fatty-acid status. 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As a division of Research Square Company, we’re committed to making research communication faster, fairer, and more useful. We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. 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0.001) and B) C20:5n-3 (30 m = 1.00 x 120 m + 0.002, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 0.998, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001) including when samples were from lambs classified as being fed grass (⋅) or grain (∘).\\u003c/p\\u003e\",\"description\":\"\",\"filename\":\"F2.png\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-3877281/v1/1b5b72b4fe21a3b587938224.png\"},{\"id\":50058259,\"identity\":\"4185d838-9347-4517-b692-7c308beb0ce2\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-01-23 18:49:57\",\"extension\":\"png\",\"order_by\":3,\"title\":\"Figure 3\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"figure\",\"size\":49901,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\\u003cp\\u003eThe relationship between fatty acid proportions analysed on the 30 m compared with the 120 m BPX70 column for A) C18:2n-6 (30 m = 0.96 x 120 m + 0.138, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 0.998, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001) and B) c9,t11 CLA (30 m = 0.88 x 120 m + 0.016, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 0.994, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001) including when samples were from lambs classified as being fed grass (⋅) or grain (∘).\\u003c/p\\u003e\",\"description\":\"\",\"filename\":\"F3.png\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-3877281/v1/2cf8cd40b199c150ae04649b.png\"},{\"id\":50057978,\"identity\":\"dc69ce02-a1a4-408e-9ac0-5bebd56986b4\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-01-23 18:41:57\",\"extension\":\"png\",\"order_by\":4,\"title\":\"Figure 4\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"figure\",\"size\":69737,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\\u003cp\\u003eThe relationship between fatty acid indices analysed on the 30 m compared with the 120 m BPX70 column for A) n-6:n-3 ratio (30 m = 0.98 x 120 m + 0.05, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 1.000, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001), B) Essential Fatty Acid Index (EFI, 30 m = 0.99 x 120 m + 0.00, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 1.000, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001) and C) Polyunsaturated:Saturated fatty acid ratio (P:S ratio, 30 m = 0.97 x 120 m + 0.00, r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e = 1.000, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001) when beef samples were from steers fed grass (⋅) or grain (∘).\\u003c/p\\u003e\",\"description\":\"\",\"filename\":\"F4.png\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-3877281/v1/1c2accc95285d2fbac6a27c5.png\"},{\"id\":54600112,\"identity\":\"d0354375-ce49-44de-bd20-89bfab845dc1\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-04-12 20:54:04\",\"extension\":\"pdf\",\"order_by\":0,\"title\":\"\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"manuscript-pdf\",\"size\":880380,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\",\"description\":\"\",\"filename\":\"manuscript.pdf\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-3877281/v1/c5e9b942-e0ee-4945-a0e9-c62999a28819.pdf\"}],\"financialInterests\":\"No competing interests reported.\",\"formattedTitle\":\"The analysis of lamb and beef fatty acids with a 30 m BPX70 column is comparable with a 120 m column\",\"fulltext\":[{\"header\":\"1. Introduction\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eRuminant meat has broad consumer appeal because of its sensorial properties, availability, and nutritional value. It is the fatty acid profile of ruminant meat that supports many of these attributes \\u0026ndash; being a mixture of saturated (SFA), monounsaturated (MUFA), omega-3 polyunsaturated (n-3PUFA), and omega-6 polyunsaturated (n-6PUFA) fatty acids, as well as a number of biohydrogenation intermediaries, including trans vaccenic acid (C18:1n-7t) and c9,t11 conjugated linoleic acid (CLA), and several branched chain fatty acids (BCFA).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe type, metabolism, and bioavailability of specific fatty acids are of importance to understanding the nutritional value of ruminant meat and its benefit for consumers. For example, the risk of cardiovascular disease (CVD), inflammatory disorders and mental health problems (Djuricic and Calder, \\u003cspan citationid=\\\"CR20\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2021\\u003c/span\\u003e, Simopoulos, \\u003cspan citationid=\\\"CR55\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1999\\u003c/span\\u003e) are reportedly lower for people who obtain sufficient long chain n-3PUFA in their diet. In addition, the risk of cancer and other inflammatory disorders is lower for those consuming higher amounts of CLA (Field et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR22\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2009\\u003c/span\\u003e, Gomez-Cortes et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR27\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2018\\u003c/span\\u003e, Ip et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR36\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1999\\u003c/span\\u003e) and the risk of inflammatory disorders and CVD is lower in people whose diet has a lower n-6PUFA to n-3PUFA ratio (Gladyshev et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR26\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2015\\u003c/span\\u003e, Ulijaszek et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR61\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e) and/or PUFA to SFA ratio (P:S Ratio, Singer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR57\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1986\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTotal intakes LCn-3PUFA are often below optimal levels in population surveys (Collaborators, \\u003cspan citationid=\\\"CR12\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2019\\u003c/span\\u003e) and, in Australia, the recommended intakes were not achieved in 80% of adults (Meyer, \\u003cspan citationid=\\\"CR41\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2016\\u003c/span\\u003e). Fish and seafood are a good source of LCn-3PUFA (Oliver et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR44\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2020\\u003c/span\\u003e), however, these food types are often not consumed in significant quantities in adults (Cook et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR13\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2001\\u003c/span\\u003e) or children (Clayton et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR11\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2009\\u003c/span\\u003e) and their availability will vary between geographic and socioeconomic groups. Alternative foods that are rich in LCn-3PUFA should, therefore, be considered to address this dietary shortfall.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eAn alternative source of long-chain n-3PUFA is red meat (Eilander et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR21\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2015\\u003c/span\\u003e, Howe et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR35\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2006\\u003c/span\\u003e). The fatty acid profile of ruminant meat is comprised of a mixture of SFA, monounsaturated (MUFA) and n-3PUFA and n-6PUFA, a number of biohydrogenation intermediaries including trans vaccenic acid (C18:1n-7t) and c9,t11 CLA as well as several branched chain fatty acids. To promote these benefits, producers have adopted management and animal-nutritional interventions that modify the fatty acid profile of ruminant meat (Clayton, \\u003cspan citationid=\\\"CR9\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2014\\u003c/span\\u003e, Scollan et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR52\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2001\\u003c/span\\u003e). The effectiveness of these strategies must be accurately quantified for ruminant meat to be characterised as a dietary source of \\u0026lsquo;healthy\\u0026rsquo; fatty acids and fatty acid indices.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eGas chromatography (GC) provides a relatively efficient and repeatable means to quantify a wide range of fatty acids (Christie, \\u003cspan citationid=\\\"CR8\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2003\\u003c/span\\u003e). However, the complex mixtures of fatty acids from ruminant meat may require the use of long GC columns (100 m or more, Vahmani et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR62\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2017\\u003c/span\\u003e) or the use of two separate GC runs (Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR38\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2008\\u003c/span\\u003e) in order to differentiate some fatty acids of importance for human health and those incorporated into food composition tables. These analyses are time-consuming, if extensive chromatogram integration is required, often expensive and resource intensive when completed manually. These analyses can also require laborious and complicated pre-extraction steps, such as Solid Phase Extraction (SPE, Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR38\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2008\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTo improve analysis efficiency, shorter GC columns have been employed for the fatty acid analysis of various ruminant meat and tissue samples, but not without some limitations. For example, a 60 m BPX70 column was used for the analysis of beef (Ponnampalam et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR47\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2006\\u003c/span\\u003e) and lamb (Coombs et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR14\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2018\\u003c/span\\u003e), however, individual C18:1 and CLA isomers were not presented. A 15 m Equity-1 fused silica capillary column was used for the analysis of fatty acid methyl esters (FAME) in lamb muscle, organ, and subcutaneous fat tissue (Le et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR39\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2019\\u003c/span\\u003e), however, CLA isomers were omitted. A 30 m SLB-IL111 column was used to determine the fatty acid profile of beef subcutaneous fat (Turner et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR60\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2011\\u003c/span\\u003e), while a 30 m moderately polar BPX70 column was used to separate fatty acids in blood from ruminants (Clayton et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR10\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e). However, the use of the 30 m BPX70 column in comparison with a 120 m column for the analysis of fatty acids in beef and lamb meat has not been previously assessed. Therefore, the aim of the current study was to determine whether the concentration of fatty acids of human health importance in lamb and beef and typically found in food composition tables could be determined using a 30 m BPX70 GC column compared with a 120 m BPX70 GC column.\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"2. Materials and methods\",\"content\":\"\\u003cdiv id=\\\"Sec3\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.1. Meat samples and intramuscular fat (IMF) analysis\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eSamples of lamb (m. \\u003cem\\u003elongissimus lumborum\\u003c/em\\u003e, n\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;26) and beef (m. \\u003cem\\u003elongissimus dorsi\\u003c/em\\u003e, n\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;6) were sourced from separate studies that investigated the effects of endpoint cooking temperature on lamb fatty acid composition (Holman et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR32\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2023\\u003c/span\\u003e) and the effect of grass or grain-fed production systems on beef fatty acid composition, respectively. The meat samples for the current study were selected so as to provide a range of intramuscular fat (IMF) contents and the beef samples were sourced from steers reared under grass- or grain-fed production systems. Samples of freeze-dried meat were milled (FOSS Knifetec 1095) prior to analysis. Total IMF content was determined in a separate sample to that analysed for fatty acids by solvent extraction using the Randall method (Randall, \\u003cspan citationid=\\\"CR49\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1974\\u003c/span\\u003e) with hexane (Thiex et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR58\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2003\\u003c/span\\u003e) and a FOSS solvent extraction system (Soxtec 2050 Avanti Extraction Unit, FOSS, Hoganas, Sweden) according to the FOSS Application Note (FOSS, \\u003cspan citationid=\\\"CR24\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2003\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec4\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.2. Reagents and standards\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eFAME standards were purchased from Nu-Chek Prep (GLC68C, GLC463 and CLA, Cat No. UC-59-M, Elysian, MN USA), Supelco (37 Component FAME Mix, Cat No. 47885-U and C18:1n-7, Cat No. 4-6904, Supelco, Bellefonte, PA) and Merck (C18:3n-6, Cat No. L6503-100MG, C20:5n-3, Cat No. E2012-5MG and C22:2n-6, Cat No. D4034-25MG, St Louis, MO). Tricosanoic acid (C13:0, Cat No. T9900-1G) methyl ester internal standard was also purchased from Merck (St Louis, MO).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec5\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.3. Fatty acid extraction and methylation\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eTotal fatty acids from beef and lamb meat samples were extracted and methylated using the one-step procedure of Lepage and Roy with slight modifications as described previously (Clayton et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR10\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e). In brief, a 10 mg sample of beef was mixed with 2 mL of methanol:toluene (4:1 v/v) containing 10 \\u0026micro;g/mL of C13:0 internal standard. Fatty acids were methylated by the addition of 200 \\u0026micro;L of acetyl chloride and incubated for 60 min at 100\\u0026deg;C. To each cooled sample, 5 mL of 6% potassium carbonate solution was added to facilitate the separation of layers and partitioning of FAME into the toluene solvent. Samples were then centrifuged at 1,500 \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(\\\\times\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e \\u003cem\\u003eg\\u003c/em\\u003e for 10 min and the upper toluene supernatant transferred into a 2 mL glass vial with a screw-cap lid for analysis.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec6\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.4. Gas chromatography analysis\\u003c/h2\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec7\\\" class=\\\"Section3\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.4.1. 120 m column\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eFAME were quantified using an Agilent 6890A gas chromatograph (GC) fitted with a 120 m BPX70 capillary column (0.25 mm i.d. and 0.25 \\u0026micro;m film thickness, Trajan Scientific, Ringwood, Victoria, Australia, P/N 054623). Helium was used as the carrier gas with a split ratio of 10:1, total flow rate of 23.3 mL per min, and a constant column pressure of 420 kPa (estimated flow rate\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;1.9 per min). The following oven temperature program was employed; initial temperature\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;130\\u0026deg;C for 1 min, 5\\u0026deg;C /min to 180\\u0026deg;C then held for 30 min; 5\\u0026deg;C/min to 170\\u0026deg;C then held for 22 min; 1\\u0026deg;C/min to 200\\u0026deg;C then held for 30 min; and 40\\u0026deg;C /min to 260\\u0026deg;C then held for 10 min to give a total run time of 136.5 min.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec8\\\" class=\\\"Section3\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.4.2. Gas chromatography analysis \\u0026minus;\\u0026thinsp;30 m column\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eIndividual FAME were identified using an Agilent 7890A GC with a 30 m BPX70 capillary column (0.25 mm i.d. and 0.25 \\u0026micro;m film thickness, Trajan Scientific, Ringwood, Victoria, Australia, P/N 054622) as described previously (Clayton et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR10\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e). The carrier gas was helium with a total flow rate of 12.4 mL min\\u003csup\\u003e\\u0026minus;\\u0026thinsp;1\\u003c/sup\\u003e, a split ratio of 10:1 and a column flow of 0.9 mL min\\u003csup\\u003e\\u0026minus;\\u0026thinsp;1\\u003c/sup\\u003e. The oven temperature was set at 150\\u0026deg;C and held for 0.5 min, increased 10\\u0026deg;C min\\u003csup\\u003e\\u0026minus;\\u0026thinsp;1\\u003c/sup\\u003e to 180\\u0026deg;C, increased 1.5\\u0026deg;C min\\u003csup\\u003e\\u0026minus;\\u0026thinsp;1\\u003c/sup\\u003e to 220\\u0026deg;C and then increased 30\\u0026deg;C /min up to 260\\u0026deg;C and maintained for 5 min to give a total run time of 36.5 min.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec9\\\" class=\\\"Section3\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.4.3. Gas chromatography\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eSample analysis for both columns employed an inlet temperature of 250\\u003csup\\u003eo\\u003c/sup\\u003eC and an injection volume of 2.0 \\u0026micro;L into a focus inlet liner (4 mm i.d., no. 092,002, Trajan Scientific, Ringwood, Australia) that was changed at least every 150 injections. Fatty acids were identified in both GC systems with a flame ionisation detector (FID) with the following conditions: temperature\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;280\\u0026deg;C, gas flow rates: hydrogen\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;35 mL/min, instrument air\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;350 mL/min, nitrogen make-up gas\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;25 mL/min.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eSample FAME peaks were identified by comparing their retention times with those of a standard mixture of genuine FAME (as described above). In addition, some peaks for branched-chain and MUFA, for which standard FAME were not available, were identified by comparison with their equivalent chain length (ECL) with the BPX70 column or published data as described previously (Or-Rashid et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR45\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2010\\u003c/span\\u003e). The concentration of FAME was quantitated using Agilent Chemstation Version C.01 and Microsoft Excel using a three point standard curve for each FAME and with C13:0 as the internal standard and fatty acid proportion (mg %) was then calculated for further analysis.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe concentration of fatty acids (mg/135 g serve) was calculated from IMF and the proportion of fatty acids using a LCF of 0.916 for beef (Anderson et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR5\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1975\\u003c/span\\u003e) and 0.878 for sheep meat (Anderson et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR4\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1977\\u003c/span\\u003e) as outlined by (Weihrauch et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR64\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1977\\u003c/span\\u003e) using the following formula: FAME Concentration (mg/135 g serve)\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;IMF (g/100 g as-is) x LCF x 1000 x % FAME x 1.35, as reported previously (Clayton, \\u003cspan citationid=\\\"CR9\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2014\\u003c/span\\u003e, Flakemore et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR23\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2017\\u003c/span\\u003e, Sinclair et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR56\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1992\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec10\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.6. Calculation of fatty acid indices\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eA number of fatty acid indices considered important for human health outcomes were calculated. The arachidonic acid (C20:4n-6) to eicosapentaenoic acid (C20:5n-3, ARA:EPA) ratio indicates the relative availability of precursors for PGF\\u003csub\\u003e2α\\u003c/sub\\u003e and PGE\\u003csub\\u003e2\\u003c/sub\\u003e, respectively (Gulliver et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR29\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2013\\u003c/span\\u003e); the DHA deficiency index (DHADI), calculated from the ratio of C22:5n-6 to C22:4n-6, which indicates a relative deficit of DHA accompanied by an increased conversion of C22:4n-6 to C22:5n-6 (Neuringer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR43\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1986\\u003c/span\\u003e, van den Ham et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR63\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2001\\u003c/span\\u003e); the DHA Sufficiency Index (DHASI), calculated from the ratio of C22:6n-3 to C22:5n-6, which indicates a relative deficiency of DHA relative to the longest LCn-6PUFA DPAn-6 (Hoffman and Uauy, \\u003cspan citationid=\\\"CR31\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1992\\u003c/span\\u003e, Hornstra and De Vriese, \\u003cspan citationid=\\\"CR34\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2003\\u003c/span\\u003e); the PUFA to SFA ratio (P:S Ratio) which indicates a relative abundance of healthy fatty acids and reduced risk of CVD (Singer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR57\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1986\\u003c/span\\u003e) and the Essential Fatty Acid Status Index (EFI), calculated from the ratio of (n-3 PUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-6 PUFA) to (n-7 MUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-9 MUFA) which indicates a relative availability of essential fatty acids (Al et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR1\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1995\\u003c/span\\u003e, de Groot et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR19\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2004\\u003c/span\\u003e, Hornstra et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR33\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1992\\u003c/span\\u003e). In addition, the ratio of C18:2n-6 (LA) to C18:3n-3 (ALA) was also determined (LA:ALA).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec11\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e2.7. Statistical analyses\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003ePrior to analysis, data were assessed for assumptions of normal distribution by the evaluation of frequency histogram and quantile-quantile plots and the Kolmogorov-Smirnov goodness of fit statistic using the univariate procedure in the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997). Differences in the proportion of fatty acids determined using the 30 m compared with the 120 m GC column were determined by repeated measures analysis using the MIXED model procedure in the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997). For lamb samples, the analysis examined the fixed effects of COLUMN. For beef samples, because the diet fed to steers prior to slaughter was known, the analysis examined the fixed effects of COLUMN and DIET and the interaction between fixed effects. The interaction between COLUMN and DIET was not significant for any fatty acid analysed, therefore, only main effects for COLUMN or DIET are presented. For lamb samples, a secondary analysis was also undertaken examining the fixed effects of COLUMN and DIET, where samples were designated as being grain-fed if the n-6:n-3 ratio was \\u0026gt;\\u0026thinsp;4.0 and the ARA:EPA ratio was \\u0026gt;\\u0026thinsp;5.0.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe relationship between fatty acids (mg % or mg/135 g serve) determined on the 30 m compared with 120 m column was analysed by regression using the SAS statistical program (SAS Institute Inc., 1997) and the route mean square error or prediction (RMSEP) was also calculated. All statistical tests used an α\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.05.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e\"},{\"header\":\"3 Results\",\"content\":\"\\u003cdiv id=\\\"Sec13\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e3.1. Identification of fatty acids\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eInitial analysis of samples with the 120 m column found a fatty acid eluting inbetween C18:1n-9t and C18:1n-7t for which a standard was not available and was initially labelled Unk036.2. When samples were from steers fed grass, this fatty acid was either not found (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003eA) or present in only very small concentrations, but when samples were from steers fed grain, the fatty acid was found in significantly higher concentrations (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003eB). Following comparison with data for ECL (Nakamura et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR42\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2014\\u003c/span\\u003e, Thompson, \\u003cspan citationid=\\\"CR59\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1997\\u003c/span\\u003e), relative retention time compared with other C18:1 trans isomers analysed (Harynuk et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR30\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2006\\u003c/span\\u003e) and expected concentrations in grass versus grain-fed beef (Aldai et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR2\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2011\\u003c/span\\u003e, Palmquist et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR46\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2004\\u003c/span\\u003e) the unknown fatty acid was designated C18:1n-8t.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eA number of FAME were identified as co-eluting on the 30 m column, including C16:1n-7t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C16:1n-11, where C16:1n-11 was a minor fatty acid; C17:1n-7\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;iso-C18:0, where C17:1n-7 was a minor fatty acid in grass-fed beef, while iso-C18:0 was minor in grain-fed beef; and C18:1n-7t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C18:1n-8t, where C18:1n-8t minor in grass-fed beef and C18:1n-7t minor in grain-fed beef.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec14\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e3.2. Relationship between 30 m and 120 m GC column - Lamb\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe proportion of most major SFA, MUFA, n-3PUFA and n-6PUFA as well as all CLA isomers in lamb meat was not different when samples were analysed on the 30 m compared with the 120 m BPX70 GC column (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e). The proportion of 44 individual fatty acids (not including co-eluting FAME) were not significantly different between the 30 and 120 m columns. The proportion of a number of minor fatty acids, including C20:4n-3, anteiso-C15:0 and C20:2n-6 was higher when analysed using the 30 m compared with the 120 m GC column. The proportion of C18:1n-7 was significantly lower when samples were analysed with the 30 m compared with 120 m GC column (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e). In the secondary analysis that included DIET, the proportion of C18:1n-7 was significantly lower when analysed with the 30 m compared with 120 m column for samples identified as being from lambs fed grass (0.675 vs 0.768, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.035) but not grain (0.879 vs 0.974, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.084) and the interaction between COLUMN and DIET was not significant (p\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.969).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab1\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 1\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMean fatty acid proportions (mg %) in lamb muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with 120 m BPX70 capillary column.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"7\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c7\\\" colnum=\\\"7\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cthead\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c3\\\" namest=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eColumn\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/thead\\u003e \\u003ctbody\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFAME\\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e120 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003esem\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003er\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eRMSEP\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eSFA\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eC10:0\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.182\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.189\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.006\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.406\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.868\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e 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\\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eP:S Ratio\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.156\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.155\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.005\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.938\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.993\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.00\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eEPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e25.41\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e24.63\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2.16\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.801\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.997\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.95\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003eFAME = fatty acid methyl ester, C16:1n-7t\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C16:1n-7t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C16:1n-11, C17:1n-7\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C17:1n-7\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;iso-C18:0, C18:1n-7t\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C18:1n-7t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C18:1n-8t, SFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;saturated fatty acids, MUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-6 polyunsaturated fatty acids, AD\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;atypical diene, CLA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;conjugated linoleic acid, Total FAME\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;total concentration of fatty acids (\\u0026micro;Mol/L), LA:ALA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C18:2n-6:C18:3n-3 ratio, n-6:n-3\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;n-6 PUFA:n-3 PUFA ratio, DHADI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;DHA Deficiency Index (C22:5n-6 / C22:4n-6), DHASI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;DHA Sufficiency Index (C22:6n-3 / C22:5n-6), EFI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;Essential Fatty Acid Index [(n-3 PUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-6 PUFA) / (n-7 MUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-9 MUFA)], P:S\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;ratio of (n-3 PUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-6 PUFA) to Total SFA, EPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C20:5n-3\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C22:6n-3 (mg/135 g serve of lamb as-is).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.047. The \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value for all other regression co-efficients was \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe correlation between the proportion of all n-3PUFA analysed using the 30 m compared with the 120 m GC column was significant (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e), including C18:3n-3 (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003eA) and C20:5n-3 (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003eB). In addition, the relationship between the proportion of all major n-6PUFA and CLA isomers analysed using the 30 m compared with the 120 m column was also significant, including C18:2n-6 (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003eA) and cis-9, trans-11 CLA (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003eB). The correlation between the proportion of C18:1n-7 analysed using the 30 m compared with the 120 m column was also significant (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e). The RMSEP was \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.11 (\\u0026lt;\\u0026thinsp;14.5% relative error) for FAME between 0.5 and 1.0% of total FAME and \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.48 (\\u0026lt;\\u0026thinsp;4.6% relative error) for FAME comprising more than 1.0% of total FAME.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec15\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e3.3. Relationship between 30 m and 120 m column - Beef\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe proportion of most major fatty acids of human health importance, including n-3PUFA, n-6PUFA and CLA isomers, were not different when beef samples were analysed using the 30 m compared with 120 m column, which was similar for beef samples from steers fed either grass or grain (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e). Similar to fatty acids in lamb, the proportion of some minor FAME, including C20:3n-3, C18:1n-9t and t10,c12 CLA were different when analysed on the 30 m compared with 120 m column. The proportion of C18:0 was lower (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) when beef samples were analysed with the 30 m compared with 120 m GC column (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e), although the correlation between columns was high (r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.99) and the overall error of analysis was low (RMSEP\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.50%). The correlation between the proportion of FAME analysed using the 30 m compared with the 120 m column was \\u0026gt;\\u0026thinsp;0.98 for FAME representing\\u0026thinsp;\\u0026gt;\\u0026thinsp;0.05% of total FAME (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e) and also for the major fatty acid indices calculated (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig4\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e). The RMSEP was \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.11 for FAME between 0.5 and 1.0% total FAME and \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.62 for FAME\\u0026thinsp;\\u0026gt;\\u0026thinsp;1.0% total FAME. The concentration of major fatty acids of human health importance (mg/135 g serve) including EPA, DHA and major CLA isomers were not different when beef samples were analysed using the 30 m compared with 120 m column (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab2\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 2\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMean proportions (mg %) of fatty acids of human health importance in beef muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with a 120 m BPX70 capillary column and when steers were fed either grass or grain prior to slaughter.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"12\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c7\\\" colnum=\\\"7\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c8\\\" colnum=\\\"8\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c9\\\" colnum=\\\"9\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c10\\\" colnum=\\\"10\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c11\\\" colnum=\\\"11\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c12\\\" colnum=\\\"12\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cthead\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c3\\\" namest=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eGrass\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c6\\\" namest=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eGrain\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c10\\\" namest=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-values\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/thead\\u003e \\u003ctbody\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFAME\\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e120 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e120 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003esem\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eColumn\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eDiet\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003er\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eRMSEP\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e 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\\u003cp\\u003e10.28\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e10.17\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.44\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.946\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.000\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.12\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eMeans in the same row with different superscripts differ significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.05).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003eFAME = fatty acid methyl ester, C18:1n-7t\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C18:1n-7t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C18:1n-8t, SFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;saturated fatty acids, MUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-6 polyunsaturated fatty acids, CLA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;conjugated linoleic acid, Total FAME\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;total concentration of fatty acids (\\u0026micro;Mol/L), LA:ALA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C18:2n-6:C18:3n-3 ratio, n-6:n-3\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;n-6 PUFA:n-3 PUFA ratio, DHADI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;DHA Deficiency Index (C22:5n-6 / C22:4n-6), DHASI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;DHA Sufficiency Index (C22:6n-3 / C22:5n-6), EFI\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;Essential Fatty Acid Index [(n-3 PUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-6 PUFA) / (n-7 MUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-9 MUFA)], P:S\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;ratio of (n-3 PUFA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;n-6 PUFA) to Total SFA, EPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C20:5n-3\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C22:6n-3 (mg/135 g serve of beef as-is).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003eThe interaction between column and diet was not significant for any parameter presented. The \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value for all regression co-efficients was \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab3\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 3\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMean concentration (mg/135 g serve) of selected fatty acids of human health importance in beef muscle when fatty acids were analysed using a 30 m compared with a 120 m BPX70 capillary column and when steers were fed either grass or grain prior to slaughter.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"12\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c7\\\" colnum=\\\"7\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c8\\\" colnum=\\\"8\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c9\\\" colnum=\\\"9\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c10\\\" colnum=\\\"10\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c11\\\" colnum=\\\"11\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c12\\\" colnum=\\\"12\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cthead\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c3\\\" namest=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eGrass\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c6\\\" namest=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eGrain\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"2\\\" nameend=\\\"c10\\\" namest=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-values\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/thead\\u003e \\u003ctbody\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFAME\\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e120 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e120 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30 m\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003esem\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eColumn\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eDiet\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003er\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eRMSEP\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eC16:0\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2002.6\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2038.3\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e779.8\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e794.8\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e200.4\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.900\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd 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\\u003cp\\u003e0.965\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.000\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e12.97\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003en-3 PUFA\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e115.3\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e111.8\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e49.83\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e48.63\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e4.83\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.632\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.000\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2.67\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003en-6 PUFA\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e130.1\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e129.8\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e181.7\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e177.6\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3.91\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.583\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.998\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3.05\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003etrans\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3.24\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3.19\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e4.78\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e4.89\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.29\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.919\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.998\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e10.32\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eCLA\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e49.11\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e53.12\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e9.83\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e11.09\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e6.44\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.685\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.000\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3.23\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eTotal\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e7560.1\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e6890.6\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3666.1\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3302.9\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e629.8\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.418\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.999\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e579.5\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eEPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e22.55\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e21.55\\u003csup\\u003ea\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e13.61\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e13.03\\u003csup\\u003eb\\u003c/sup\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.97\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c9\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.424\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c10\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c11\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.998\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c12\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.85\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eMeans in the same row with different superscripts differ significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.05).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e1\\u003c/sup\\u003eFAME = fatty acid methyl ester, SFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;saturated fatty acids, MUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;monounsaturated fatty acids, n-3 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-3 polyunsaturated fatty acids, n-6 PUFA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;omega-6 polyunsaturated fatty acids, CLA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;conjugated linoleic acid, Total FAME\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;total concentration of fatty acids (\\u0026micro;Mol/L), EPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;C20:5n-3\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C22:6n-3.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003eThe interaction between column and diet was not significant for any parameter presented. The \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value for all regression co-efficients was \\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec16\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003e3.4. Grass versus grain-fed beef\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe IMF concentration was not significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.105) higher in beef from steers fed grass (5.64\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;1.50 g/100 g as-is) compared with grain (2.60\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;0.12 g/100 g as-is). The proportion of the major CLA isomers c9,t11 and t10,c12 were lower and the concentration of n-6PUFA as well as the n-6:n-3 and ARA:EPA ratios were higher when beef samples were from steers fed grain compared with grass (Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e). The interaction between DIET and COLUMN was not significant for any FAME reported.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eWhen examining the FAME concentration determined on the 120 m column only, the concentration of C18:1n-8t was significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) higher (103.6\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;5.4 vs 2.60\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;5.4 mg/135 g serve) and the concentration of C18:1n-7t was significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) lower (24.9\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;30.9 vs 210.1\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;30.9 mg/135 g serve) in beef from steers fed grain compared with grass. The relationship between the concentration of C18:1n-7t analysed on the 30 m column (co-elution of C18:1n-8t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C18:1n-7t) compared with the 120 m column (C18:1n-7t only) was high in grass-fed beef (r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.998, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) but lower with grain-fed beef (r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.459, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.045). The total concentration of C18:1n-8t\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;C18:1n-7t was not different (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.966) when analysed on the 30 m compared with the 120 m column, although, the concentration was significantly (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) lower in beef from steers fed grain (134.4\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;31.0 and 128.4\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;31.0 mg/135 g serve as-is, for the 30 m vs 120 m column, respectively) compared with grass (209.4\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;31.0 and 221.7\\u0026thinsp;\\u0026plusmn;\\u0026thinsp;31.0 mg/135 g serve as-is, for the 30 m vs 120 m column, respectively).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e\"},{\"header\":\"4. Discussion\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eThe analysis of the major n-3PUFA, n-6PUFA and CLA with reported human health benefits could be undertaken successfully with the 30 m compared with 120 m column for both lamb and beef samples. The high correlation between data obtained on both columns together with the low RMSEP indicates that an accurate analysis of complex mixtures of FAME can be determined using a relatively short column, thereby saving time (both in run time and checking chromatograms), opportunity costs and direct expense of this analysis. These results confirm previous findings that most individual fatty acids concentrations in ruminant meat did not differ when quantified using a 100 m CP-Sil 88 column and a 30 m Omegawax 250 column, albeit these columns had station phases of different polarity (Alves and Bessa, \\u003cspan citationid=\\\"CR3\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2009\\u003c/span\\u003e). In particular, the resolution of some FAME such as C18:3n-3 from C20:0 and CLA isomers with the 30 m BPX70 column provides some advantage over other columns where co-elution in single runs can still occur (Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR37\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2002\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe higher proportion of some minor fatty acids including, anteiso-C15:0, C20:2n-6 and C20:4n-3 determined on the 30 m column with the analysis of lamb could have been due to the co-elution of other FAME on the shorter column. Although the proportion of these FAME were higher with the 30 m compared with 120 m column, the relative abundance of these in lamb samples was low (approximately 0.05% of total FAME) and the same differences with long-chain LCn-3PUFA and LCn-6PUFA were not observed with beef. The very high correlation between columns for C20:3n-3 and C22:5n-6 provides further evidence that the resolution of very minor FAME can be successfully achieved on the shorter column. Although the relative abundance of these FAME is low, they contribute to indices important to human health, as discussed below when examining the effect of diet.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe only major fatty acid with potential human health effects that could not be quantified in all samples with the 30 m column was C18:1n-7t (trans vaccenic acid) due to co-elution with C18:1n-8t. The analysis of C18:1n-7t comparable between the 30m and 120 m columns when steers were fed grass, however, when steers were fed grain, accurate quantification of C18:1n-7t was not possible due to the expected higher concentration of co-eluting C18:1n-8t (Bessa et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR6\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2015\\u003c/span\\u003e, Dannenberger et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR18\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2004\\u003c/span\\u003e). The difficulty in separating C18:1 isomers could be expected given previous research, and a number of approaches have been used to separate out complex mixtures of C18:1 FAME, including Ag+-ion solid phase extraction (SPE, Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR38\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2008\\u003c/span\\u003e), Ag+-HPLC (Cruz-Hernandez and Destaillats, \\u003cspan citationid=\\\"CR15\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e, Czauderna et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR16\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2005\\u003c/span\\u003e, Sehat et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR54\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1998\\u003c/span\\u003e) or two separate GC analyses optimised for different fatty acid isomers (Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR37\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2002\\u003c/span\\u003e, Kramer et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR38\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2008\\u003c/span\\u003e). If quantification of C18:1n-7t is required, particularly for grain-fed meat samples, an alternate analysis such as one of these described would need to be utilised.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eAn important aspect of fatty acid analysis is being able to determine differences between dietary treatments or other fixed effects (Scollan et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR53\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2007\\u003c/span\\u003e). Differences in the concentration and proportion of major fatty acids between grass- and grain-fed beef samples were determined equally well using the 30 m compared with 120 m GC columns. The lack of interaction between GC column and dietary treatment provided further evidence that an inherent bias between columns was not present.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe proportion of the shorter-chain n-3PUFA C18:3n-3 was higher when steers were fed grass compared with grain, however, the total LCn-3PUFA was not different. The total concentration of EPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA (mg/135 g serve) was lower in beef from grain- compared with grass-fed production systems, however, which reflected the lower total IMF. The lack of difference in the proportion of EPA and DHA could be due to differences in the length of feeding of diets prior to slaughter, as a longer period of feeding is required to alter these longer-chain LCn-3PUFA compared with C18:3n-3 (Gruffat et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR28\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2011\\u003c/span\\u003e). The length of time of feeding grain was not known in the current study and future studies could examine relative changes in short and long-chain n-3PUFA assessed with the different columns to confirm these alterations over time can be adequately assessed. While the total EPA\\u0026thinsp;+\\u0026thinsp;DHA was higher in beef from steers fed grass compared with grain, no samples could be considered a \\u0026lsquo;source\\u0026rsquo; of omega-3 (30 mg/135 g serve as-is) according to Australian Guidelines (FSANZ, \\u003cspan citationid=\\\"CR25\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2012\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe higher proportion of C18:1n-7t observed when steers were fed grass (Daley et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR17\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2010\\u003c/span\\u003e, Dannenberger et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR18\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2004\\u003c/span\\u003e) and the higher proportion of C18:1n-8t when steers were fed grain (Palmquist et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR46\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2004\\u003c/span\\u003e) was expected given previous research into the effects of dietary treatments. The high correlation between columns for the proportion of C18:1n-7t when steers were fed grass is an important finding when considering potential anti-cancer properties of this fatty acid and subsequent metabolism to c9,t11CLA (Daley et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR17\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2010\\u003c/span\\u003e). The proportion of C18:1n-7t and c9,t11CLA was higher when steers were fed grass compared with grain prior to slaughter, reflecting a potential improved human health outcomes for grass-fed beef (Gomez-Cortes et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR27\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2018\\u003c/span\\u003e) which could be detected equally well with the 30 m compared with 120 m column. The higher C18:1n-8t observed with grain-feeding could lead to adverse effects in humans (Bessa et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR6\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2015\\u003c/span\\u003e), however, this treatment difference was not able to be detected with the 30 m column. Prior knowledge of diet fed to animals prior to slaughter could assist in developing more accurate methods for fatty acid analysis.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe FAME reported in the current study are a comprehensive representation of the fatty acids reported in beef and lamb meat (Aldai et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR2\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2011\\u003c/span\\u003e, Ponnampalam et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR48\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2010\\u003c/span\\u003e) and incorporated into feed composition tables. Some exceptions were Vahamani (2017) who did not identify and report data for t10,c12 CLA or t9,t11 CLA. The CLA isomer t10,c12 is also important in human health research, as it may have negative effects on lipid metabolism (Bissonauth et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR7\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2006\\u003c/span\\u003e) or risk of Type II diabetes (Reynolds et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR50\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2013\\u003c/span\\u003e), but may also have positive effects on weight loss through adipocyte differentiation (Yeganeh et al., \\u003cspan citationid=\\\"CR65\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e2017\\u003c/span\\u003e). The individual fatty acids identified using the 30 m column were representative of those contributing most to total FAME as determined using the 120 m column. This provides particular confidence in the sum of individual FAME classes (SFA, MUFA, PUFA and CLA) quantified using the 30 m column.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eAn important finding when comparing columns and examining the effect of dietary treatments was that all the human health indices examined, including the n-6:n-3 and P:S ratio, EFI and DHASI were not different when lamb or beef samples were analysed on the 30 m compared with 120 m column. In addition, differences in these major indices between dietary treatments were detected equally well with the 30 m column, indicating that the 30 m column can be used to determine the effect of diet on potential human health effects, even if some individual and minor fatty acids cannot be completely resolved.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eA limitation of the current study was that fatty acid identification was undertaken by comparison with external STDs and other factors such as ECL and relative retention times. Future studies should use GC-mass spectroscopy (GC-MS) analysis to confirm the FAME analysed on both BPX70 columns, in particular, C18:1n-8t and C18:1n-7t isomers. The analysis of a wider range of samples including poultry, pork and fish, particularly from different dietary treatments including short and long-term periods of grain feeding, as well as plant material from species containing a wide range of fatty acid profiles would also be required to give further confidence in the wider utilisation of the 30 m BPX70 column.\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"5. Conclusions\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eThe analysis of most n-3PUFA, n-6PUFA and CLA isomers in lamb and beef was successfully achieved on the 30 m compared with the 120 m BPX70 column. In addition, several fatty acid indices indicating potential health benefits of meat were highly correlated between the 30 m compared with the 120 columns. The effect of diet (grass-fed vs grain-fed) on beef fatty acids, including major n-6PUFA, n-3PUFA and CLA isomers, could be detected equally well using the 30 m compared with 120 m column. Co-elution of C18:1n-8t and C181n-7t on the 30 m column was problematic when animals were fed grain prior to slaughter. Knowledge of the sample type would, therefore, inform method selection and the efficient determination of fatty acids. If the analysis of complex mixtures of C18:1 isomers is required, more in-depth analysis such as Ag\\u003csup\\u003e+\\u003c/sup\\u003e-ion SPE or HPLC analysis is likely to be required in addition to GC analysis.\\u003c/p\\u003e \"},{\"header\":\"Declarations\",\"content\":\"\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eCRediT authorship contribution statement\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eEdward Clayton:\\u003c/strong\\u003e Conceptualization, Investigation, Formal analysis, Data curation, Writing \\u0026ndash; original draft, Writing \\u0026ndash; review \\u0026amp; editing, Project administration, Funding acquisition. \\u003cstrong\\u003eBenjamin Holman:\\u003c/strong\\u003e Methodology, Writing \\u0026ndash; review \\u0026amp; editing,\\u003cstrong\\u003e\\u0026nbsp;Richard Meyer:\\u003c/strong\\u003e Methodology, Data curation, Writing \\u0026ndash; original draft, Writing \\u0026ndash; review \\u0026amp; editing.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eFunding and Competing Interests\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe authors declare no conflicts of interest. The study was associated with, but additional to, funding provided by the McCaughey Memorial Trust and the New South Wales Department of Primary Industries, Wagga Wagga Agricultural Institute. The authors have all contributed to the design and conduct of the study, data interpretation and drafting and editing of the manuscript.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eAcknowledgements\\u003c/strong\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eWe thank Jamie Ayton for expert advice regarding lipid extraction and fatty acid analysis and Kristy Bailes for the methylation of samples.\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003e\\u003cbr\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"References\",\"content\":\"\\u003col\\u003e\\u003cli\\u003e\\u003cspan\\u003eAl MDM, Vanhouwelingen AC, Kester ADM, Hasaart THM, Dejong AEP, Hornstra G (1995) Maternal essential fatty-acid patterns during normal-pregnancy and their relationship to the neonatal essential fatty-acid status. Br J Nutr 74:55\\u0026ndash;68. \\u003cspan class=\\\"ExternalRef\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"RefSource\\\"\\u003ehttps://doi.org/10.1079/bjn19950106\\u003c/span\\u003e\\u003cspan address=\\\"10.1079/bjn19950106\\\" targettype=\\\"DOI\\\" class=\\\"RefTarget\\\"\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/li\\u003e \\u003cli\\u003e\\u003cspan\\u003eAldai N, Dugan MER, Kramer JKG, Martinez A, Lopez-Campos O, Mantecon AR, Osoro K (2011) Length of concentrate finishing affects the fatty acid composition of grass-fed and genetically lean beef: an emphasis on trans-18:1 and conjugated linoleic acid profiles. Animal 5:1643\\u0026ndash;1652. \\u003cspan class=\\\"ExternalRef\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"RefSource\\\"\\u003ehttps://doi.org/10.1017/S1751731111000607\\u003c/span\\u003e\\u003cspan address=\\\"10.1017/S1751731111000607\\\" targettype=\\\"DOI\\\" class=\\\"RefTarget\\\"\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/li\\u003e \\u003cli\\u003e\\u003cspan\\u003eAlves SP, Bessa RJB (2009) Comparison of two gas-liquid chromatograph columns for the analysis of fatty acids in ruminant meat. 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JAOCS 54:36\\u0026ndash;40. \\u003cspan class=\\\"ExternalRef\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"RefSource\\\"\\u003ehttps://doi.org/10.1007/BF02671370\\u003c/span\\u003e\\u003cspan address=\\\"10.1007/BF02671370\\\" targettype=\\\"DOI\\\" class=\\\"RefTarget\\\"\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/li\\u003e \\u003cli\\u003e\\u003cspan\\u003eYeganeh A, Zahradka P, Taylor CG (2017) Trans-10,cis-12 conjugated linoleic acid (t10-c12 CLA) treatment and caloric restriction differentially affect adipocyte cell turnover in obese and lean mice. J Nutr Biochem 49:123\\u0026ndash;132. \\u003cspan class=\\\"ExternalRef\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"RefSource\\\"\\u003ehttps://doi.org/10.1016/j.jnutbio.2017.08.003\\u003c/span\\u003e\\u003cspan address=\\\"10.1016/j.jnutbio.2017.08.003\\\" targettype=\\\"DOI\\\" class=\\\"RefTarget\\\"\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e\\u003c/li\\u003e\\u003c/ol\\u003e\"}],\"fulltextSource\":\"\",\"fullText\":\"\",\"funders\":[],\"hasAdminPriorityOnWorkflow\":false,\"hasManuscriptDocX\":true,\"hasOptedInToPreprint\":true,\"hasPassedJournalQc\":\"\",\"hasAnyPriority\":false,\"hideJournal\":false,\"highlight\":\"\",\"institution\":\"\",\"isAcceptedByJournal\":true,\"isAuthorSuppliedPdf\":false,\"isDeskRejected\":\"\",\"isHiddenFromSearch\":false,\"isInQc\":false,\"isInWorkflow\":false,\"isPdf\":false,\"isPdfUpToDate\":true,\"isWithdrawnOrRetracted\":false,\"journal\":{\"display\":true,\"email\":\"info@researchsquare.com\",\"identity\":\"researchsquare\",\"isNatureJournal\":false,\"hasQc\":true,\"allowDirectSubmit\":true,\"externalIdentity\":\"\",\"sideBox\":\"\",\"snPcode\":\"\",\"submissionUrl\":\"/submission\",\"title\":\"Research Square\",\"twitterHandle\":\"researchsquare\",\"acdcEnabled\":true,\"dfaEnabled\":false,\"editorialSystem\":\"\",\"reportingPortfolio\":\"\",\"inReviewEnabled\":false,\"inReviewRevisionsEnabled\":true},\"keywords\":\"human nutrition, omega-3, omega-6, conjugated linoleic acids (CLA), beef meat, lamb meat\",\"lastPublishedDoi\":\"10.21203/rs.3.rs-3877281/v1\",\"lastPublishedDoiUrl\":\"https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3877281/v1\",\"license\":{\"name\":\"CC BY 4.0\",\"url\":\"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/\"},\"manuscriptAbstract\":\"\\u003cp\\u003eGas chromatography (GC) analysis of fatty acid methyl esters (FAME) typically uses long capillary columns (100 m or greater) which can be expensive and time consuming. The current study determined whether the major FAME of interest for human health in lamb and beef can be quantify using a 30 m compared with 120 m moderately polar capillary (BPX70) column. Lamb and beef samples were selected to cover a range of total intramuscular fat content and from either grass- or grain-fed animals. Results from the current study indicated that all major long-chain FAME of human health importance, including omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3PUFA), omega-6 polyunsaturated fatty acids (n-6PUFA) and conjugated linoleic acid (CLA) isomers, could be identified on the 30 m BPX70 column. The correlation (r\\u003csup\\u003e2\\u003c/sup\\u003e) for fatty acid proportions between columns for both lamb and beef was \\u0026gt;\\u0026thinsp;0.98 for all major n-3PUFA and \\u0026gt;\\u0026thinsp;0.86 for all major CLAs. When animals were fed a grain-based diet, C18:1n-7t (vaccenic acid) could not be resolved from C18:1n-8t when analysed on the 30 m column. The FAME profile of lamb and beef, particularly those important for nutritional composition tables, can be determined using a 30 m BPX70 column, thereby saving time and expense compared with longer columns. Particular care should be employed when analysing samples from sheep or cattle that are grain-fed due to co-eluting of C18:1n-8t.\\u003c/p\\u003e\",\"manuscriptTitle\":\"The analysis of lamb and beef fatty acids with a 30 m BPX70 column is comparable with a 120 m column\",\"msid\":\"\",\"msnumber\":\"\",\"nonDraftVersions\":[{\"code\":1,\"date\":\"2024-01-23 18:41:53\",\"doi\":\"10.21203/rs.3.rs-3877281/v1\",\"editorialEvents\":[{\"type\":\"communityComments\",\"content\":0}],\"status\":\"published\",\"journal\":{\"display\":true,\"email\":\"info@researchsquare.com\",\"identity\":\"researchsquare\",\"isNatureJournal\":false,\"hasQc\":true,\"allowDirectSubmit\":true,\"externalIdentity\":\"\",\"sideBox\":\"\",\"snPcode\":\"\",\"submissionUrl\":\"/submission\",\"title\":\"Research Square\",\"twitterHandle\":\"researchsquare\",\"acdcEnabled\":true,\"dfaEnabled\":false,\"editorialSystem\":\"\",\"reportingPortfolio\":\"\",\"inReviewEnabled\":false,\"inReviewRevisionsEnabled\":true}}],\"origin\":\"\",\"ownerIdentity\":\"47991398-f2f2-49e7-9be9-d6073ee0bf0c\",\"owner\":[],\"postedDate\":\"January 23rd, 2024\",\"published\":true,\"recentEditorialEvents\":[],\"rejectedJournal\":[],\"revision\":\"\",\"amendment\":\"\",\"status\":\"published-in-journal\",\"subjectAreas\":[],\"tags\":[],\"updatedAt\":\"2024-04-12T20:53:56+00:00\",\"versionOfRecord\":{\"articleIdentity\":\"rs-3877281\",\"link\":\"https://doi.org/10.1016/j.jfca.2024.106231\",\"journal\":{\"identity\":\"journal-of-food-composition-and-analysis\",\"isVorOnly\":true,\"title\":\"Journal of Food Composition and Analysis\"},\"publishedOn\":\"2024-04-01 20:53:56\",\"publishedOnDateReadable\":\"April 1st, 2024\"},\"versionCreatedAt\":\"2024-01-23 18:41:53\",\"video\":\"\",\"vorDoi\":\"10.1016/j.jfca.2024.106231\",\"vorDoiUrl\":\"https://doi.org/10.1016/j.jfca.2024.106231\",\"workflowStages\":[]},\"version\":\"v1\",\"identity\":\"rs-3877281\",\"journalConfig\":\"researchsquare\"},\"__N_SSP\":true},\"page\":\"/article/[identity]/[[...version]]\",\"query\":{\"redirect\":\"/article/rs-3877281\",\"identity\":\"rs-3877281\",\"version\":[\"v1\"]},\"buildId\":\"qtupq5eGEP_6zYnWcrvyt\",\"isFallback\":false,\"isExperimentalCompile\":false,\"dynamicIds\":[84888],\"gssp\":true,\"scriptLoader\":[]}","source_license":"CC-BY-4.0","license_restricted":false}