MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017026642 · doi:10.1094/cchem-84-1-0015

Investigation of Digestibility In Vitro and Physicochemical Properties of A‐ and B‐Type Starch from Soft and Hard Wheat Flour

2007· article· en· W2017026642 sur OpenAlexaff
Q. Liu, Zhengbiao Gu, Elizabeth Donner, Ian J. Tetlow, Michael J. Emes

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmylopectinChemistryAmyloseFood scienceStarchRetrogradation (starch)HydrolysisResistant starchEnzymatic hydrolysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this study, the functional properties of A‐ and B‐type wheat starch granules from two commercial wheat flours were investigated for digestibility in vitro, chemical composition (e.g., amylose, protein, and ash content), gelatinization, retrogradation, and pasting properties. The branch chain length and chain length distribution of these A‐ and B‐type wheat starch granules were also determined using high‐performance anion exchange chromatography (HPAEC). Wheat starches with different granular sizes not only had different degrees of enzymatic hydrolysis and thermal and pasting properties, but also different molecular characteristics. Different amylose content, protein content, and branch chain length of amylopectin in A‐ and B‐type wheat starch granules could also be the major factors besides granular size for different digestibility and other functional properties of starch. The data indicate that different wheat cultivars with different proportion of A‐ and B‐type granular starch could result in different digestibility in wheat products.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations114
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCereal ChemistryMême sujetFood composition and propertiesTravaux en français237 207