Investigations of in vitro bioaccessibility from interesterified stearic and oleic acid-rich blends
Notice bibliographique
Résumé
Interesterification was previously found to impact stearic acid absorption in a randomized cross-over study, when human volunteers consumed a 70 : 30 wt% high-oleic sunflower and canola stearin blend (NIE) compared to the same blend which had undergone either chemical (CIE) or enzymatic (EIE) interesterification. In this research, in vitro lipid digestion, bioaccessibility, and changes in undigested lipid composition and melting behavior of these same test fats were investigated using the dynamic, multi-compartmental TIM-1 digestion model and compared with the previous human study. Overall, TIM-1 bioaccessibility was higher with interesterification (p < 0.05). Oleic acid bioaccessibility was higher than stearic acid bioaccessibility for NIE, and vice versa for the interesterified blends (p < 0.05). Stearic acid was more concentrated in the undigested triacylglycerols (TAG) from NIE, corresponding to a relatively higher melting temperature of the undigested lipids. The results confirm the impact of TAG composition, fatty acid position and/or physical properties on lipid digestion. TIM-1 bioaccessibility was linearly correlated (R(2) = 0.8640) with postprandial serum TAG concentration in the human study. Therefore, the in vitro digestion model offered predictive insights related to the impacts of lipid interesterificaton on absorption.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».