Investigating the relationship between lentil carbohydrate fractions and in vivo postprandial blood glucose response by use of the natural variation in starch fractions among 20 lentil varieties
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of pulses is associated with many health benefits by mechanisms that are not fully understood. This study sought to identify the starch component(s) in cooked lentils responsible for lowering postprandial glycemic response (PPGR). Rapidly digestible (RDS), slowly digestible (SDS) and resistant starch (RS) content of 20 varieties of cooked lentil were determined by in vitro methods and 8 varieties, representing a linear range of SDS, were chosen for a human trial with 10 participants to determine PPGR and glycemic index (GI). Among the 20 lentil varieties, RS accounted for 35% of the variation of in vitro area under the starch hydrolysis curve (SHAUC) (r = -0.587; p < 0.01), but RDS (r = 0.401; p = 0.080) and SDS (r = -0.022; p = 0.927) were not significantly related to SHAUC. Multiple linear regression of in vitro data resulted in an equation [SHAUCest = 30.9RDS - 63.6RS + 9680] that accounted for 70% of the variance in SHAUC, with SDS excluded due to collinearity. In the human trial all 8 lentils had low GI values (10 to 23). Neither GI nor area under the glucose response curve (AUC) was significantly related to RDS, SDS or RS (minimum p = 0.24). However, SHAUC and SHAUCest, respectively, were related to both GI (r = 0.704, p = 0.051; r = 0.773, p = 0.024) and AUC (r = 0.765, p = 0.027; r = 0.822, p = 0.012). These results confirm that lentils have low GI values, which is not reliably predicted by their RDS, SDS and RS contents when considered individually. However, in vitro SHAUC and a combination of RDS and RS may be predictive of the PPGR of lentils.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».