Bioactive composition and promising health benefits of natural food flavors and colorants: potential beyond their basic functions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this review is to address the consumer’s preferences that have varied greatly in the past decade appraising the use of flavor and aroma compounds in the development of functional foods rather than consuming artificial additives. A growing interest in natural flavoring agents and preservatives have made the researchers to explore the other bio-functional properties of natural flavors beyond their ability to give a remarkable flavor to the food. Design/methodology/approach In this review, five major flavoring agents used significantly in food industries have been discussed for their bioactive profile and promising health benefits. Vanilla, coffee, cardamom, saffron and cinnamon, despite being appreciated as natural flavors, have got impressive health benefits due to functional ingredients, which are being used for the development of nutraceuticals. Findings Flavoring and coloring compounds of these products have shown positive results in the prevention of several diseases including carcinoma and neurological diseases such as Alzheimer’s and Parkinson’s. Such effects are attributed to the presence of phenolic compounds, which possesses free radical scavenging, anti-inflammatory antiviral and antimicrobial properties. These properties not only show a preventive mechanism against diseases but also makes the food product shelf-stable by imparting antimicrobial effects. Originality/value This paper highlights the opportunities to increase the use of such natural flavoring agents over synthetic aroma compounds to develop novel functional foods. Phenols, carotenoids and flavonoids are the major health-promoting components of these highly valued aroma ingredients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».