Development of Low Glycemic Index (GI) Foods by Incorporating Pulse Ingredients into Cereal‐ based Products: Use of <i>in vitro</i> screening and <i>in vivo</i> GI determination
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are environmentally sustainable, highly nutritional and energy efficient crops. Pulse ingredients (pea and lentil flour, pea protein concentrate and pea fiber) were incorporated into food products to develop low Glycemic Index (GI) products. Over 100 different products were formulated including pastas, breads, crackers, extruded snacks, cookies, cereal bars and muffins. Products were screened for estimated GI (eGI) using an in vitro method. Total starch and resistant starch content were also determined using an assay method. Based on the screening results, five products (pasta, bread, cracker, granola bar, and cookie) were selected for in vivo GI testing. For each control (containing 100 % wheat flour), a pulse variant (containing up to 50 % of pulse flour) was developed. 10 healthy subjects (5M, 5F; 36±14y, 23±4kg/m 2 ) tested each test meal (5 control and 5 pulse variant) in addition to 3 control dextrose meals on separate days and blood samples were collected over 2 hours. GI values of the control and pulse variant meals were 61.3±5.1 vs. 54.6±7.6 (pasta), 61.4±5.6 vs. 53.4±4.7 (focaccia bread), 46.0±4.2 vs. 41.5±3.1 (cracker), 35.4±3.6 vs. 34.8±5.0 (granola bar), and 41.6±3.8 vs. 37.6±3.0 (cookie). Mean GI difference between control and pulse variant was 4.8±2.6 with all pulse variant falling into the low GI category. The greatest reduction occurred in pasta and bread products containing 50% and 30% of lentil flour, respectively. Resistant starch was significantly higher in the pulse variant except granola bar where a mean of control and pulse variant were 0.42±0.096 and 0.79±0.23 ( p< 0.05), respectively. Palatability scores showed no significant difference between control and pulse variant. The data supports that substituting wheat flour with pulse ingredients reduces the GI value without changing palatability of the products.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».