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Enregistrement W2566908252 · doi:10.14206/canad.j.clin.nutr.2017.01.06

Biochemistry of Sugars

2016· article· en· W2566908252 sur OpenAlexvenueno aff
Helena Jenzer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Clinical Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemistryChemistryComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sugar is a polyalcohol with at least one of them oxidized to either an aldehyde or a ketone. As a result, aldoses and ketoses are distinguished. The most simple sugar is glycerinaldehyde with a chain length of 3 carbons. Elongation of the chain leads from trioses to tetroses, pentoses, hexoses, heptoses, octoses, nonoses. Monosaccharides such as glucose, fructose, galactose, either alone or in combination with proteins or lipids, can build branched or unbranched carbohydrate chains of tremendous diversity. Carbon 5 sugars such as ribose and desoxyribose are ingredients for the RNA and DNA backbone structure. C6 sugars such as glucose, fructose, or galactose are key substrates for energy production, and for anabolic biosynthesis of structural elements such as cell walls. Their “fingerprint” is specific for cell lines and serves for instance as analyte to determine blood groups. Linkage to proteins and lipids mediates interactions among cells. Raw sugar is extracted from various plants such as sugar cane or sugar beet. Refining is the following process to remove the molasses. Cristallization yields the white sugar. Eating carbohydrates in turn will hydrolyse glycosidic bonds as far as physiological enzymes are available in human metabolism. The degree of hydroysis is also dependent on processing of meals. Risotto for example is slowly hydrolysed during the cooking process and the profile of carbohydrate fragments and free glucose depends on this procedure. Glucose liberated from various carbohydrates leads to different degrees of biologically availability, which is expressed as the glycemic index. Keywords: Biochemistry, Glycemic Index, Monosaccharides, Polysaccharides, Sugars

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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