Methodologies for Increasing the Resistant Starch Content of Food Starches: A Review
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».