Methodologies for Increasing the Resistant Starch Content of Food Starches: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research involving resistant starch (RS) is becoming more prominent. RS has the ability to modulate postprandial blood‐glucose levels and can be fermented by the colonic microflora to produce short‐chain fatty acids, which exert positive health benefits on the consumer such as increased colonic blood flow to ease colonic inflammation and a decreased risk of colon and/or other cancers. This paper reviews the effects of genetic manipulation on amylose levels in plants, enzymatic hydrolysis, physical treatments, chemical modifications, exposure to γ‐rays, and the effects of lipid complexation on the RS content of starches from various botanical sources. All treatments reviewed increased the RS content; however, select treatments (namely genetic manipulation, enzymatic debranching, hydrothermal treatments, high hydrostatic pressure, most chemical modifications, γ‐irradiation exposure, as well as lipid complexation) were more effective to varying degrees than were extrusion and mineral acid treatments. Various methods commonly used for measuring RS were compared. Additionally, the effects of food matrix components were also examined to gauge their effectiveness at inhibiting or enhancing RS formation, with lipids and gums known to be the most effective at enhancing (or apparently enhancing) RS. This review draws largely, but not exclusively, from research published post 2009.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle