Bioaccessibility and bioavailability of phenolic compounds in bread: a review
Notice bibliographique
Résumé
Cereal-based products, like breads, are a vehicle for bioactive compounds, including polyphenols. The health effects of polyphenols like phenolic acids (PAs) are dependent on their bioaccessibility and bioavailability. The present review summarizes the current understanding of potential strategies to improve phenolic bioaccessibility and bioavailability and the main findings of in vitro and in vivo studies investigating these strategies applied to breads, including the use of raw ingredients with greater phenolic content and different pre-processing technologies, such as fermentation and enzymatic treatment of ingredients. There is considerable variability between in vitro studies, mainly resulting from the use of different methodologies, highlighting the need for standardization. Of the few in vivo bioavailability studies identified, acute, single-dose studies demonstrate that modifications to selected raw materials and bioprocessing of bran could increase the bioavailability, but not necessarily the net content, of bread phenolics. The two medium-term identified dietary interventions also demonstrated greater phenolic content, resulting from the modification of the raw materials used. Overall, the findings suggest that several strategies can be used to develop new bread products with greater phenolic bioaccessibility and bioavailability. However, due to the large variability and the few studies available, further investigations are required to determine better the usefulness of these innovative processes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».