Comparison of methodologies used to define the protein quality of human foods and support regulatory claims
Notice bibliographique
Résumé
Protein quality (PQ) is the capacity of a protein to meet the amino acid (AA) requirements of an individual. There are several methodologies for determining the PQ of foods. The protein efficiency ratio is an animal growth bioassay. The protein-digestibility-corrected AA score considers the AA requirements of a reference population, and the true nitrogen digestibility coefficient for each ingredient. The digestible indispensable AA score is based on true ileal AA digestibility and better represents bioavailability of AAs. In vitro techniques for assessment of PQ are available but require validation against a greater range of protein sources. Isotopic methods, such as the indicator AA oxidation and dual tracer techniques measure AA relative bioavailability and digestibility, respectively, but require sophisticated equipment, and may not be cost nor time effective for the industry to adopt. The present review discusses advantages and disadvantages of methodologies for determining PQ of food for humans focused on methods that are or could be adopted by regulatory agencies. Understanding the framework and resources available for PQ determination will help in the selection of appropriate methods depending on the application. Novelty Understanding the framework and resources available for PQ determination will help in the selection of appropriate methods depending on the application.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».