Specialty seeds: Nutrients, bioactives, bioavailability, and health benefits: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Seeds play important roles in human nutrition and health since ancient time. The term "specialty" has recently been applied to seeds to describe high-value and/or uncommon food products. Since then, numerous studies have been conducted to identify various classes of bioactive compounds, including polyphenols in specialty seeds. This review discusses nutrients, fat-soluble bioactives, polyphenols/bioactives, antioxidant activity, bioavailability, health benefits, and safety/toxicology of commonly consumed eight specialty seeds, namely, black cumin, chia, hemp, flax, perilla, pumpkin, quinoa, and sesame. Scientific results from the existing literature published over the last decade have been compiled and discussed. These specialty seeds, having numerous fat-soluble bioactives and polyphenols, together with their corresponding antioxidant activities, have increasingly been consumed. Hence, these specialty seeds can be considered as a valuable source of dietary supplements and functional foods due to their health-promoting bioactive components, polyphenols, and corresponding antioxidant activities. The phytochemicals from these specialty seeds demonstrate bioavailability in humans with promising health benefits. Additional long-term and well-design human intervention trials are required to ascertain the health-promoting properties of these specialty seeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».