Phytoestrogen Content of Foods Consumed in Canada, Including Isoflavones, Lignans, and Coumestan
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
Phytoestrogens may play a role in hormone-related diseases such as cancer, but epidemiological and clinical data are conflicting in part due to inadequate databases used in intake estimation. A database of nine phytoestrogens in foods relevant to Western diets was developed to more accurately estimate intakes. Foods (N = 121) available in Ontario, Canada were prepared as commonly consumed and analyzed for isoflavones (genistein, daidzein, glycitein, formononetin), lignans (secoisolariciresinol, matairesinol, pinoresinol, lariciresinol), and coumestan (coumestrol) using gas chromatography-mass spectrometry methods. Data were presented on an as is (wet) basis per 100 g and per serving. Food groups with decreasing levels of total phytoestrogens per 100 g are nuts and oilseeds, soy products, cereals and breads, legumes, meat products, and other processed foods that may contain soy, vegetables, fruits, alcoholic, and nonalcoholic beverages. Soy products contain the highest amounts of isoflavone, followed by legumes, meat products and other processed foods, cereals and breads, nuts and oilseeds, vegetables, alcoholic beverages, fruits, and nonalcoholic beverages. Decreasing amounts of lignans are found in nuts and oilseeds, cereals and breads, legumes, fruits, vegetables, soy products, processed foods, alcoholic, and nonalcoholic beverages. The richest sources of specific phytoestrogens, including coumestrol, were identified. The database will improve phytoestrogen intake estimation in future epidemiological and clinical studies particularly in Western populations.
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.
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.
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