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Enregistrement W3030737127 · doi:10.1039/d0fo01200a

Gallic acid reduces the viscosity and water binding capacity of soluble dietary fibers

2020· article· en· W3030737127 sur OpenAlexafffund
Mihaela Tudorache, Jean-Luc McDonald, Nicolas Bordenave

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésViscosityWater holding capacityFood scienceChemistryGallic acidDietary fibreWater solubleBiochemistryChemical engineeringOrganic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water binding capacity and viscosity of soluble dietary fibers are known to be essential drivers of their nutritional benefits. Phenolic compounds, often found in the presence of dietary fibers, are also known to bind non-covalently with soluble dietary fibers. In this study, we characterized the impact of gallic acid (1-30 mM) on the physical properties of four soluble dietary fibers in solution (0.75% w/w oat β-glucans with medium and high molecular weights, 0.75% w/w guar galactomannan and 0.5% w/w xanthan mannoglucuronoglucan). Isothermal titration calorimetry and particle size analysis showed that gallic acid and soluble dietary fibers formed poorly dissociable non-covalent complexes, leading to colloidal aggregation of the fibers. Upon complexation, the physical properties of the fibers changed dramatically with up to a 65% increase in water mobility (reflecting a dramatic decrease in water binding capacity), up to a 41% increase in pseudo-plastic behavior leading to near-Newtonian behavior, and up to a 95% decrease in viscosity. This suggests that combinations of free phenolic compounds and soluble dietary fibers may be detrimental to the physical and potentially the nutritional properties of the fibers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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