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Enregistrement W2970280750 · doi:10.3390/foods8090382

Effect of Non-Conventional Drying Methods on In Vitro Starch Digestibility Assessment of Cooked Potato Genotypes

2019· article· en· W2970280750 sur OpenAlexaff
Christina E. Larder, Vahid Baeghbali, Céleste Pilon, Michèle M. Iskandar, Danielle J. Donnelly, Sebastián Pacheco, Stéphane Godbout, Michael Ngadi, Stan Kubow

Notice bibliographique

RevueFoods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarchFood sciencePotato starchResistant starchChemistrySolanum tuberosumWater contentBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L.) are a good dietary source of carbohydrates in the form of digestible starch (DS) and resistant starch (RS). As increased RS content consumption can be associated with decreased chronic disease risk, breeding efforts have focused on identifying potato varieties with higher RS content, which requires high-throughput analysis of starch profiles. For this purpose, freeze drying of potatoes has been used but this approach leads to inaccurate RS values. The present study objective was to assess the starch content (RS, DS and total starch (TS)) of three cooked potato genotypes that were dried using freeze drying and innovative drying techniques (microwave vacuum drying, instant controlled pressure drop drying and conductive hydro-drying) relative to freshly cooked potato samples. Depending on the genotype, all drying methods showed one or more starch measures that were significantly different from freshly cooked values. The combination of ultrasound and infrared assisted conductive hydro-drying was the only method identified to be associated with accurate assessment of DS and TS content relative to fresh samples. The drying treatments were all generally associated with highly variable RS content relative to fresh controls. We conclude that freshly cooked samples must be used for selecting varieties with a high proportion of RS starch as drying of cooked potatoes leads to unreliable RS measurements.

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)0,002
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 enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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