Influence of Interesterification of a Stearic Acid‐Rich Spreadable Fat on Acute Metabolic Risk Factors
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
Chemical and enzymatic interesterification are used to create spreadable fats. However, a comparison between the two processes in terms of their acute metabolic effects has not yet been investigated. A randomised crossover study in obese (plasma TAG > 1.69 mmol/L, and BMI > 30 (BMI = kg/m(2)) or waist circumference > 102 cm, n = 11, age = 59.3 +/- 1.8 years) and non-obese (plasma triacylglycerol (TAG) < 1.69 mmol/L, and BMI < 30 or waist circumference < 102 cm, n = 10, age = 55.8 +/- 2.2 years) men was undertaken to compare the effects of chemical versus enzymatic interesterification on postprandial risk factors for type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease (CVD). TAG, cholesterol, glucose, insulin and free fatty acid concentrations were measured for 6 h following consumption of 1 g fat/kg body mass of non-interesterified (NIE), chemically interesterified (CIE), enzymatically interesterified (EIE) stearic acid-rich fat spread or no fat, each with 50 g available carbohydrate from white bread. Interesterification did not affect postprandial glucose, insulin, free fatty acids or cholesterol (P > 0.05). Following ingestion of NIE, increases in serum oleic acid were observed, whereas both oleic and stearic acids were increased with CIE and EIE (P < 0.05). While postprandial TAG concentrations in non-obese subjects were not affected by fat treatment (P > 0.05), obese subjects had an 85% increase in TAGs with CIE versus NIE (P < 0.05). The differences in TAG response between non-obese and obese subjects suggest that interesterification may affect healthy individuals differently compared to those already at risk for T2D and/or CVD.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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