Bioactive composition and promising health benefits of natural food flavors and colorants: potential beyond their basic functions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle