Glucose release from lentil flours digested in vitro: The role of particle size
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 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 ».