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Enregistrement W2888437576 · doi:10.3390/nu10091134

Bioavailability of Vitamin B12 from Dairy Products Using a Pig Model

2018· article· en· W2888437576 sur OpenAlexafffund
Danyel Bueno Dalto, Isabelle Audet, C.L. Girard, J. J. Matte

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésBioavailabilityVitamin B12CyanocobalaminFood scienceIngestionMealAnimal scienceChemistryBiologyBiochemistryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study compares the bioavailability of vitamin B12 (B12) of dairy products or synthetic B12, using the pig as an experimental model for humans. Eleven pigs were used in a cross-over design to assess the net portal drained viscera (PDV) flux of blood plasma B12 after ingestion of tofu (TF; devoid of B12), Swiss cheese (SC), Cheddar cheese (CC), yogurt (YG), and synthetic B12 (TB12; TF supplemented with cyanocobalamin), providing a total of 25 µg of B12 each. PDV blood plasma flow for SC and CC were higher than for TF and TB12 (p ≤ 0.04) whereas YG was higher than TF (p = 0.05). Porto-arterial difference of blood plasma B12 concentrations were higher for CC and TB12 than for TF and YG (p ≤ 0.04) but not different from SC (p ≥ 0.15). Net PDV flux of B12 was only different from zero for CC. However, the net PDV flux of B12 for CC was not different from SC or TB12. Cumulative net PDV flux of B12 for SC, TB12, and CC were 2.9, 4.4, and 8.3 µg 23 h post-meal, corresponding to a bioavailability of 11.6%, 17.5%, and 33.0%, respectively. In conclusion, CC had the best bioavailability of B12 among the tested dairy products or compared to synthetic B12.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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