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Enregistrement W2294742495 · doi:10.1039/c5fo01272d

Investigations of in vitro bioaccessibility from interesterified stearic and oleic acid-rich blends

2016· article· en· W2294742495 sur OpenAlexafffund
Surangi H. Thilakarathna, Michael A. Rogers, Yaqi Lan, S. Huynh, Alejandro G. Marangoni, Lindsay E. Robinson, Amanda J. Wright

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInteresterified fatStearic acidOleic acidChemistryFood scienceIn vitroBiochemistryOrganic chemistryEnzymeLipase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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