The recognition of high molecular weight melanoidins as the main components responsible for radical-scavenging capacity of unheated and heat-treated Canadian honeys
Notice bibliographique
Résumé
As the Maillard reaction is known to occur in heat-treated foods, unheated and heated honey samples were subjected to the activity-guided fractionation and size-exclusion chromatography to compare the degree of browning, radical scavenging activity (ORAC) and molecular size of the fractions obtained. Heat-treatment increased browning in the fractions of light- and medium-coloured honeys (p < 0.002), accelerated the formation of high molecular weight melanoidins (85–232 kDa) and significantly increased ORAC values (p < 0.0001). In contrast, melanoidin content and ORAC decreased in the fractions of heat-treated dark buckwheat honey (p < 0.001). Unheated dark honey contained a significantly higher amount of melanoidins than other honeys (p < 0.007). Together, results showed that at low initial concentration of melanoidins, heat-treatment accelerated formation of new melanoidins and increased ORAC, while at high concentration it caused decrease and a reduction of radical scavenging activity. This study emphasises the importance of non-enzymatic browning in the prediction of the antioxidant pool in thermally processed honeys.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule 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 ».