Chronic Intake of Fractionated Yellow Pea Flour Reduces Postprandial Energy Expenditure and Carbohydrate Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Effects of dietary fibers on human postprandial energetics remain undefined. The objective of the present study was to explore effects of whole yellow pea flour (WPF) and fractionated pea flour (FPF) on postprandial energy expenditure, substrate utilization, and hepatic triglyceride synthesis rate. Using a crossover-diet controlled design, 23 overweight men and women received muffins containing WPF, FPF, and white wheat flour (WF) for 28 days, followed by 28-day washout periods. Subjects received 50 g/day WPF and WF. Given that FPF is approximately 84% fiber, the amount of FPF administered to volunteers was equivalent to the amount of pea-derived fiber in the WPF treatment. Four weeks of FPF consumption reduced (P=.007) total postprandial energy expenditure (333.0±3.6 kcal/330 minutes) compared with WF (349.3±3.6 kcal/330 minutes). When values were normalized to the level of food energy consumed, FPF (4.6±0.3%) decreased (P=.018) the thermic effect of food (TEF) compared with WF (5.7±0.3%). Carbohydrate oxidation tended to be lower (P=.075) with FPF (44.7±2.1 g/330 minutes) versus WF (51.2±0.1.9 g/330 minutes). WPF had no effect on total energy expenditure, TEF, or carbohydrate oxidation. Only after 370 minutes was cumulative oxidation of [1-(13)C]palmitic acid higher (P=.045) in the WPF group (0.96±0.05%) compared with FPF (0.81±0.05%). Neither treatment had any effect on hepatic triglyceride synthesis rate. In conclusion, chronic ingestion of different fractions of yellow peas imposes distinctive effects on postprandial energy expenditure and substrate utilization.
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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 ».