Glycemic Response to Extruded Oat Bran Cereals Processed to Vary in Molecular Weight
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Oat β‐glucan enriched extruded cereals with molecular weights (MWs) ranging from 2,180,000 to 326,000 were produced. Test meals composed of 31 g of available carbohydrate, 8.3–8.7 grams of β‐glucan, and milk were administered to subjects and their postprandial blood glucose levels monitored for 2 hr. White bread plus milk and a control wheat bran cereal plus milk were administered, and white bread alone served as a reference food for estimation of glycemic index (GI) of the cereals, after adjusting for the effect of adding milk to white bread. Both oat bran and wheat bran cereals significantly reduced peak blood glucose rise (PBGR) and area under the curve (AUC) versus white bread alone or white bread plus milk. There was a significant inverse relationship between AUC and log10[weight average MW] (r2 = 0.96, P = 0.0192). There was a significant inverse relationship between PBGR and log10[viscosity] of in vitro extracts from all cereals, including the wheat control (r2 = 0.96, P = 0.0031). However, no significant differences in glycemic responses among the oat bran cereals were found with pairwise comparisons. All cereals were low GI (<55) and were significantly lower than white bread alone or white bread plus milk. Among the oat bran cereals, palatability was positively correlated with MW (r2 = 0.98, P = 0.0110).
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».