Effect of processing on oat β-glucan viscosity, postprandial glycemic response and subjective measures of appetite
Notice bibliographique
Résumé
Oat has procured its acclaim as a health promoting food partially due to its positive effect on glucose control. It has been demonstrated that oat β-glucan can interfere with postprandial glucose response. A large majority of this action is attributed to the increase in viscosity due to the β-glucan content in oat foods. While it is known that an increase in viscosity due to higher molecular weight of β-glucan can improve its glycemic effects, it is not known if an increase in viscosity attained by processing variables can further enhance the positive effect of oat on glucose control. In the current study we have examined the effect of kilning, tempering, microwaving, cooking, soaking and flaking on oat β-glucan viscosity. An acute randomized crossover clinical trial was also conducted to test oatmeal products containing low, medium and high β-glucan viscosity for their effect on postprandial glycemic response. Results from the processing experiments demonstrate that kilned samples, when tempered to 25% moisture and microwaved for 2 minutes, can produce much higher final viscosity compared to other samples with similar β-glucan content, molecular weight and solubility. However, results from the clinical trial show that the increase in the viscosity of the oat β-glucan attained through processing in this study did not have any effect on postprandial glucose control.
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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 ».