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Enregistrement W2130546575 · doi:10.1017/s0007114512002371

Impact of Antinutritional Factors in Food Proteins on the Digestibility of Protein and the Bioavailability of Amino Acids and on Protein Quality

2012· review· en· W2130546575 sur OpenAlexaff
G. Sarwar Gilani, Chao Xiao, Kevin A. Cockell

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2012
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein qualityAmino acidFood scienceMaillard reactionChemistryBioavailabilityCanolaCottonseedLegumeTrypsin inhibitorEssential amino acidTrypsinBiologyBiochemistryAgronomyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary antinutritional factors have been reported to adversely affect the digestibility of protein, bioavailability of amino acids and protein quality of foods. Published data on these negative effects of major dietary antinutritional factors are summarized in this manuscript. Digestibility and the quality of mixed diets in developing countries are considerably lower than of those in developed regions. For example, the digestibility of protein in traditional diets from developing countries such as India, Guatemala and Brazil is considerably lower compared to that of protein in typical North American diets (54-78 versus 88-94 %). Poor digestibility of protein in the diets of developing countries, which are based on less refined cereals and grain legumes as major sources of protein, is due to the presence of less digestible protein fractions, high levels of insoluble fibre, and/or high concentrations of antinutritional factors present endogenously or formed during processing. Examples of naturally occurring antinutritional factors include glucosinolates in mustard and canola protein products, trypsin inhibitors and haemagglutinins in legumes, tannins in legumes and cereals, gossypol in cottonseed protein products, and uricogenic nucleobases in yeast protein products. Heat/alkaline treatments of protein products may yield Maillard reaction compounds, oxidized forms of sulphur amino acids, D-amino acids and lysinoalanine (LAL, an unnatural nephrotoxic amino acid derivative). Among common food and feed protein products, soyabeans are the most concentrated source of trypsin inhibitors. The presence of high levels of dietary trypsin inhibitors from soyabeans, kidney beans or other grain legumes have been reported to cause substantial reductions in protein and amino acid digestibility (up to 50 %) and protein quality (up to 100 %) in rats and/or pigs. Similarly, the presence of high levels of tannins in sorghum and other cereals, fababean and other grain legumes can cause significant reductions (up to 23 %) in protein and amino acid digestibility in rats, poultry, and pigs. Normally encountered levels of phytates in cereals and legumes can reduce protein and amino acid digestibility by up to 10 %. D-amino acids and LAL formed during alkaline/heat treatment of lactalbumin, casein, soya protein or wheat protein are poorly digestible (less than 40 %), and their presence can reduce protein digestibility by up to 28 % in rats and pigs, and can cause a drastic reduction (100 %) in protein quality, as measured by rat growth methods. The adverse effects of antinutritional factors on protein digestibility and protein quality have been reported to be more pronounced in elderly rats (20-months old) compared to young (5-weeks old) rats, suggesting the use of old rats as a model for assessing the protein digestibility of products intended for the elderly.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations647
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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