MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048802063 · doi:10.1021/acs.jafc.0c03334

Formulation of Orange Juice with Dietary Fibers Enhances Bioaccessibility of Orange Flavonoids in Juice but Limits Their Ability to Inhibit <i>In Vitro</i> Glucose Transport

2020· article· en· W3048802063 sur OpenAlexaff
Sydney Moser, Jin-E Shin, Prabhakar Kasturi, Bruce R. Hamaker, Mário G. Ferruzzi, Nicolas Bordenave

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPepsiCo
Mots-clésChemistryFood scienceOrange juicePomaceOrange (colour)FlavonoidDietary fiberIn vitroBiochemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

bioaccessibility of flavonoids and their ability to inhibit glucose transport in Caco-2 cells were investigated on Valencia orange fruit (OF), OJ, and OJ formulated with 1 and 2.8% DFs. DFs were either orange pomace (P) or commercial pulverized citrus pulp fiber (CF). Juice extraction and formulation with CF led to minimal loss of flavonoids compared to formulation with P (474 μmol/100 g for OF vs 315-368 μmol/100 g for OJ and OJ with CF, and 266-280 μmol/100 g for OJ with P). Addition of DFs led to similar or improved flavonoid bioaccessibility compared to OJ (9.5% in OJ vs 7.9-33.4% with DFs) but higher glucose transport in Caco-2 cells (0.45 μmol/min in OJ alone vs 0.64-0.94 μmol/min with DFs). This paradoxical effect was attributed to potential complexation of flavonoids and DFs, preventing flavonoids from interfering with glucose transport.

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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,216
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetFood composition and propertiesTravaux en français237 207