Effect of semolina pudding prepared from<i>starch branching enzyme IIa</i>and<i>b</i>mutant wheat on glycaemic response<i>in vitro</i>and<i>in vivo</i>: a randomised controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Refined starchy foods are usually rapidly digested, leading to poor glycaemic control, but not all starchy foods are the same. Complex carbohydrates like resistant starch (RS) have been shown to reduce the metabolic risk factors for chronic diseases such as hyperglycaemia and overweight. The aim of the project was to develop a semolina-based food made from a starch branching enzyme II (sbeIIa/b-AB) durum wheat mutant with a high RS content and to measure its glycaemic index using a double-blind randomised pilot study. We report here the amylose, RS and non-starch polysaccharide concentration of raw sbeIIa/b-AB and wild-type control (WT) semolina. We measured RS after cooking to identify a model food for in vivo testing. Retrograded sbeIIa/b-AB semolina showed a higher RS concentration than the WT control (RS = 4.87 ± 0.6 g per 100 g, 0.77 ± 0.34 g per 100 g starch DWB, respectively), so pudding was selected as the test food. Ten healthy participants consumed ∼50 g of total starch from WT and sbeIIa/b-AB pudding and a standard glucose drink. Capillary blood glucose concentrations were measured in the fasting and postprandial state (2 h): incremental area-under-the-curve (iAUC) and GI were calculated. We found no evidence of difference in GI between sbeIIa/b-AB pudding and the WT control, but the starch digestibility was significantly lower in sbeIIa/b-AB pudding compared to the WT control in vitro (C90 = 33.29% and 47.38%, respectively). Based on these results, novel sbeIIa/b-AB wheat foods will be used in future in vivo studies to test the effect of different RS concentrations and different food matrices on glycaemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».