Iron Fortification of Lentil (Lens culinaris Medik.) to Address Iron Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Iron (Fe) deficiency is a major human health concern in areas of the world in which diets are often Fe deficient. In the current study, we aimed to identify appropriate methods and optimal dosage for Fe fortification of lentil (Lens culinaris Medik.) dal with FeSO4·7H2O (ferrous sulphate hepta-hydrate), NaFeEDTA (ethylenediaminetetraacetic acid iron (III) sodium salt) and FeSO4·H2O (ferrous sulphate mono-hydrate). We used a colorimetric method to determine the appearance of the dal fortified with fortificants at different Fe concentrations and under different storage conditions. Relative Fe bioavailability was assessed using an in vitro cell culture bioassay. We found that NaFeEDTA was the most suitable fortificant for red lentil dal, and at 1600 ppm, NaFeEDTA provides 13–14 mg of additional Fe per 100 g of dal. Lentil dal sprayed with fortificant solutions, followed by shaking and drying at 75 °C, performed best with respect to drying time and color change. Total Fe and phytic acid concentrations differed significantly between cooked unfortified and fortified lentil, ranging from 68.7 to 238.5 ppm and 7.2 to 8.0 mg g−1, respectively. The relative Fe bioavailability of cooked fortified lentil was increased by 32.2–36.6% compared to unfortified cooked lentil. We conclude that fortification of lentil dal is effective and could provide significant health benefits to dal-consuming populations vulnerable to Fe deficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 ».