Synergistic, Additive, and Antagonistic Effects of Food Mixtures on Total Antioxidant Capacities
Notice bibliographique
Résumé
Different foods possess different bioactive compounds with varied antioxidant capacities. When foods are consumed together, the total antioxidant capacity of food mixtures may be modified via synergistic, additive, or antagonistic interactions among these components, which may in turn alter their physiological impacts. The main objective of this study was to investigate these interactions and identify any synergistic combinations. Eleven foods from three categories, including fruits (raspberry, blackberry, and apple), vegetables (broccoli, tomato, mushroom, and purple cauliflower), and legumes (soybean, adzuki bean, red kidney bean, and black bean) were combined in pairs. Four assays (total phenolic content, ferric reducing antioxidant power, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl, radical scavenging capacity, and oxygen radical absorbance capacity) were used to evaluate the antioxidant capacities of individual foods and their combinations. The results indicated that within the same food category, 13, 68, and 21% of the combinations produced synergistic, additive, and antagonistic interactions, respectively, while the combinations produced 21, 54, and 25% synergistic, additive, and antagonistic effects, respectively, across food categories. Combining specific foods across categories (e.g., fruit and legume) was more likely to result in synergistic antioxidant capacity than combinations within a food group. Combining raspberry and adzuki bean extracts demonstrated synergistic interactions in all four chemical-based assays. Compositional changes did not seem to have occurred in the mixture. Results in this study suggest the importance of strategically selecting foods or diets to maximum synergisms as well as to minimum antagonisms in antioxidant activity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».