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Enregistrement W2145943584 · doi:10.1093/ps/83.10.1709

Enrichment of Eggs with Lutein

2004· article· en· W2145943584 sur OpenAlexaff
S. Leeson, L.J. Caston

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuteinYolkCarotenoidFood sciencePopulationXanthophyllMealAnimal scienceBiologyChemistryBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lutein is being considered as a nutrient for prevention of macular degeneration in the aging population. Two experiments were designed to study the transfer efficiency of lutein from the layers' diet into the egg. In experiment 1, laying hens were fed corn-soy diets supplemented with 0, 125, 250, 375, 500, 625, 750, or 1000 ppm of lutein. After 30 d, eggs were collected and assayed for lutein. In a second study, layers were fed corn-soy diets or diets containing corn gluten meal and alfalfa, with or without added flaxseed. Diets in experiment 2 were supplemented with 0, 125, 250, or 500 ppm of lutein. Adding lutein to the layers' diet resulted in a significant (P < 0.01) increase in Roche color score of yolk within 7 d of supplementation. In experiment 1, lutein was transferred into the yolk (P < 0.01) increasing from a basal level of 0.3 mg to 1.5 mg/60 g of egg. However, there was no significant (P > 0.05) increase in yolk lutein with diet supplements >375 ppm. In the second experiment, using corn gluten meal and alfalfa further increased lutein content that leveled off at 2.2 mg/60 g of egg with a diet supplement of 500 ppm of lutein. Adding flax to these diets seemed to depress yolk lutein content. Yolk lutein content can be increased, although further studies are needed to investigate the major decline in transfer efficiency seen with higher levels of dietary supplementation.

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations148
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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