Effect of Non-Conventional Drying Methods on In Vitro Starch Digestibility Assessment of Cooked Potato Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».