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Enregistrement W2975715563 · doi:10.1002/cche.10223

Glucose release from lentil flours digested in vitro: The role of particle size

2019· article· en· W2975715563 sur OpenAlexafffund
Priya Kathirvel, Yuka Yamazaki, Wenxu Zhu, Bohdan L. Luhovyy

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryFood scienceParticle sizeStarchGlycemicDigestion (alchemy)CarbohydrateRaw materialPolysaccharideBiochemistryChromatographyBiotechnologyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and objectives Regular intake of pulses has been shown to offer numerous health benefits, including improved glycemic control. The objective of this study was to investigate the in vitro carbohydrate digestion rate of raw, baked, and moist‐heat cooked lentil flours of varying particle sizes: coarse (710–1,190 μm), regular (355–710 μm), fine (180–355 μm), very fine (80–180 μm), and superfine (<80 μm) over 180 min using the Englyst method. Findings There was an effect of particle size ( p < .05), time ( p < .05), and a particle size‐by‐time interaction ( p < .05) on glucose release in raw, baked, and moist‐heat cooked lentils flours digested in vitro over 180 min. The magnitude of glucose release was lower for the coarse compared to finer grinds ( p < .05) in raw, baked, and moist‐heat cooked samples and could be attributed to the lower starch damage, lower amounts of available carbohydrates, and higher amounts of resistant starch. Conclusions The larger particle size of lentil flour is associated with reduced glucose release upon simulated gastrointestinal digestion which was partially retained after baking or moist‐heat cooking. Significance and novelty This is the first study demonstrating that lentil flours varying in their average particle sizes have distinct content of resistant and available carbohydrates that may predict their glycemic properties.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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