Does green mean good? Evaluating the safety of microalgae dietary and protein supplements
Notice bibliographique
Résumé
Recent natural health food trends have seen a wide range of products promoted with a myriad of health claims. This has led to the rise of the green smoothie and dietary supplements, many of which contain microalgae – a broad category of photosynthetic microorganisms including spirulina (common name for Arthrospira platensis and A. maxima). Microalgae have been used as food items since the 1960 s in Japan and are currently marketed as a “Super Food”. Worldwide, the market for microalgae was valued at ≈ $608 million US dollars in 2015 with a 5%-7% increase in production to an estimated 27,552 tons with about $1.1 billion US dollars by 2024. This huge market is driven by the potential of the crop in biofuels, omega-3 fatty acids, metal chelators and other products. Microalgae contain a high percentage of protein and bioactive peptides as well as phycobiliproteins and carotenoids. The objective of this study was to determine whether microalgae supplements contain the neurotoxin N-β-methylamino-L-alanine (BMAA) or its isomers N-(2-aminoethyl)glycine (AEG) and 2,4-diaminobutyric acid (DAB). BMAA was detected in 4 out of 5 supplements containing spirulina at a maximum concentration of 0.74 µg/g using the AOAC validated method. AEG and DAB were detected in all 5 samples at a maximum concentration of 6.48 µg/g and 107 µg/g respectively. Subsequent studies including spirulina products from Hawaii, China and the United States demonstrated that BMAA, AEG and DAB were present in all samples tested at a maximum concentration of 0.32 µg/g, 2.81 µg/g and 43.5 respectively. These studies demonstrate the need for strict quality control of microalgae food supplements as well as more clinical trials to evaluate their health effects before they can safely be brought to the market.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».