Predicting Buckwheat Flavonoids Bioavailability in Different Food Matrices Under In Vitro Simulated Human Digestion
Notice bibliographique
Résumé
The digestibility and bioaccessibility of major flavonoids (rutin, quercetin, and isoquercitrin) in various buckwheat food matrices were evaluated as a function of the rutin levels using an in vitro simulated digestion model. Food matrices were unprocessed samples (buckwheat flour [BF], flavonoid extract [FE], rutin‐enhanced flavonoid extract [REFE], and pure rutin) and processed samples (cakes with BF, FE, and REFE and a rutin‐spiked cake). FE showed the highest digestibility out of all the unprocessed samples (FE > REFE > BF > rutin), whereas BF exhibited the highest bioaccessibility (BF > FE > REFE = rutin). Moreover, the processed samples improved their flavonoid bioaccessibility upon baking. Thus, unprocessed FE is a good source for highly bioavailable flavonoids; moreover, baking exerts a positive effect on flavonoid digestibility and bioaccessibility. Because flavonoids can be further fermented by microorganisms in the large intestine into various metabolites, determining the digestibility and bioaccessibility of various flavonoids is useful for predicting flavonoid bioavailability in buckwheat and buckwheat‐based food products.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».