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Enregistrement W2744967594 · doi:10.3390/nu9080863

Iron Fortification of Lentil (Lens culinaris Medik.) to Address Iron Deficiency

2017· article· en· W2744967594 sur OpenAlexafffund
Rajib Podder, Bunyamin Tar’an, Robert T. Tyler, Carol J. Henry, Diane M. DellaValle, Albert Vandenberg

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésFortificationBioavailabilityEthylenediaminetetraacetic acidPhytic acidChemistryFood scienceFerrousIron deficiencyChelationBiologyAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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