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Enregistrement W3172326295 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.358.4

Seed coat removal of red lentils enhances iron bioavailability in traditional Bangladeshi meals

2013· article· en· W3172326295 sur OpenAlexafffundabout
Diane M. DellaValle, Albert Vandenberg, Raymond P. Glahn

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Pulse GrowersU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBioavailabilityCoatFood scienceMealChemistryCropNutrientBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron (Fe) deficiency is the most prevalent nutrient deficiency in the world, a major cause of which is a lack of highly bioavailable dietary Fe. Lentils (Lens culinaris) are a pulse crop consumed world‐wide, and are higher in bioavailable Fe compared to other legumes. We screened numerous meal combinations (n=46) for Fe concentration and relative Fe bioavailability using the in vitro digestion/Caco‐2 cell model. Traditional Bangladeshi dal was prepared with either dehulled (seed coat removed) or whole red lentil (seed coat intact). Other components of the meals included Basmati rice, vegetable curry, and steamed fish. Fe concentration of the mixed meals ranged from 4.8 – 65.0 ppm Fe. We observed a two‐fold increase in iron bioavailability in recipes containing dehulled lentil (p<0.001). Fe concentration and relative bioavailability were significantly correlated in the meals containing the dehulled lentil (r=0.52, p=0.01), but not in those containing whole lentil (r=−0.35, p=0.11). Since most red lentils are consumed with the seed coat removed, this class of lentils has potential to be a significant source of dietary Fe. These experiments highlight the need to improve our understanding of the effect of seed coat polyphenolics on Fe biovailability. Funded by the Saskatchewan Pulse Growers and USDA‐ARS.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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