Characterization of anthocyanin‐containing purple wheat prototype products as functional foods with potential health benefits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Purple wheat is relatively rich in anthocyanin and phenolic acid compounds that have demonstrated positive physiological effects in humans. This study was intended to develop purple wheat (PW) food prototypes with potential to impact metabolic markers and health conditions. Several products including PW bars, crackers, bread, pancake, and porridge were developed and evaluated based on their nutrient content, anthocyanin composition, and antioxidant properties. Findings The products substantially varied in their nutrient contents with protein being high in PW bread, pancake, and porridge (16.5%–18.8%) and intermediate in PW bars and crackers (8.9%–11%–6%). The bran‐enriched PW products and whole wheat pancake were rich in dietary fiber (16.4%–32.6%). The bran was added to boost levels of anthocyanin and dietary fiber in products. The crackers and bars had the highest anthocyanin content (55.9 and 41.7 µg/g, respectively) and were selected over other products for antioxidant testing in vitro. These two products strongly inhibited ABTS, DPPH, and peroxyl radical activities pointing to potential to influence metabolic markers and general health. Conclusions The PW bars and crackers hold promise as functional foods based on their contents of polyphenols and dietary fiber and antioxidant properties. Significance and novelty The study provides useful information about the innovative PW bars and crackers for further human studies.
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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 ».