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Enregistrement W2033337332 · doi:10.5539/jas.v5n11p67

Lipid Stability of Soybeans in Grains and Soybeans Processed as Tofu

2013· article· en· W2033337332 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanny Mércia Amaral Damásio, L. A. Requião, Daniel Santana, Marcondes Viana da Silva, N.E. Souza, Fábio Augusto Garcia Coró, Julliana Izabelle Simionato

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceChemistryAntioxidantDPPHPolyunsaturated fatty acidGlycineLinoleic acidSoy flourSoy proteinFerrousFatty acidBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybeans (Glycine max (L.) Merrill) contain bioactive substances. They are a functional, important food associated with reduced risks of chronic and degenerative diseases. This study assesses lipid stability and antioxidant in soy grains and processed soy tofu. The two soybean brands differed in antioxidant activity and total phenolic compounds, which ranged from 188.4 mg EAG.100g-1 and 3.17 to 1.56 umol of ferrous sulfate g-1. Both tofu samples only showed differences in total phenolic compounds, which ranged from 9.6 to 18.3 mg EAG.100g-1. Analysis of DPPH free radicals has not shown significant differences (P < 0.05) amongst analyzed soybean in grain and tofu brands; yet, we could identify antioxidant activities with an inhibition level above 50%. There was no significant difference among total lipid contents of the tested brands. Polyunsaturated and monounsaturated fatty acids found to be denser in soy and tofu samples were: linoleic, linolenic and oleic acid. The n-6/n-3 ratio values were satisfactory for soy and tofu. Thus, both soybean and tofu display significant antioxidant effects and are sources of polyunsaturated fatty acids.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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