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Enregistrement W1568588017 · doi:10.1093/jaoac/88.3.967

Effects of Antinutritional Factors on Protein Digestibility and Amino Acid Availability in Foods

2005· article· en· W1568588017 sur OpenAlexaff
G. Sarwar Gilani, Kevin A. Cockell, Estatira Sepehr

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceAmino acidProtein qualityTrypsin inhibitorCottonseedRoastingSorghumChemistryLegumeMaillard reactionMethionineAntinutrientTrypsinTanninBiologyPhytic acidAgronomyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digestibility of protein in traditional diets from developing countries such as India, Guatemala, and Brazil is considerably lower compared to that of protein in typical North American diets (54-78 versus 88-94%). The presence of less digestible protein fractions, high levels of insoluble fiber, and high concentrations of antinutritional factors in the diets of developing countries, which are based on less refined cereals and grain legumes as major sources of protein, are responsible for poor digestibility of protein. The effects of the presence of some of the important antinutritional factors on protein and amino digestibilities of food and feed products are reviewed in this chapter. Food and feed products may contain a number of antinutritional factors that may adversely affect protein digestibility and amino acid availability. Antinutritional factors may occur naturally, such as glucosinolates in mustard and rapeseed protein products, trypsin inhibitors and hemagglutinins in legumes, tannins in legumes and cereals, phytates in cereals and oilseeds, and gossypol in cottonseed protein products. Antinutritional factors may also be formed during heat/alkaline processing of protein products, yielding Maillard compounds, oxidized forms of sulfur amino acids, D-amino acids, and lysinoalanine (LAL, an unnatural amino acid derivative). The presence of high levels of dietary trypsin inhibitors from soybeans, kidney beans, or other grain legumes can cause substantial reductions in protein and amino acid digestibilities (up to 50%) in rats and pigs. Similarly, the presence of high levels of tannins in cereals, such as sorghum, and grain legumes, such as fababean (Vicia faba L.), can result in significantly reduced protein and amino acid digestibilities (up to 23%) in rats, poultry, and pigs. Studies involving phytase supplementation of production rations for swine or poultry have provided indirect evidence that normally encountered levels of phytates in cereals and legumes can reduce protein and amino acid digestibilities by up to 10%. D-amino acids and LAL formed during alkaline/heat treatment of proteins such as casein, lactalbumin, soy protein isolate, or wheat proteins are poorly digestible (less than 40%), and their presence can reduce protein digestibility by up to 28% in rats and pigs. A comparison of the protein digestibility determination in young (5-week) versus old (20-month) rats suggests greater susceptibility to the adverse effects of antinutritional factors in old rats than in young rats. Therefore, the inclusion of protein digestibility data obtained with young rats, as the recommended animal model, in the calculation of PDCAAS (Protein Digestibility-Corrected Amino Acid Score) may overestimate protein digestibility and quality of products, especially those containing antinutritional factors, for the elderly. For products specifically intended for the elderly, protein digestibility should be determined using more mature rats.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations468
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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