The Bioaccessibility of Phenolics, Flavonoids, Carotenoids, and Capsaicinoid Compounds: A Comparative Study of Cooked Potato Cultivars Mixed with Roasted Pepper Varieties
Notice bibliographique
Résumé
An in vitro method was used to assess the bioaccessibility of phenolics, flavonoids, carotenoids, and capsaicinoid compounds in different cooked potatoes mixed with roasted peppers (Capsicum annuum), Joe Parker (JP, hot), and Sweet Delilah (SD, sweet). The present study identified differences in the bioaccessibility of bioactive compounds among the potato cultivars (Solanum tuberosum) Purple Majesty (PM; purple flesh), Yukon Gold (YG; yellow flesh), Rio Grande Russet (RG; white flesh) and a numbered selection (CO 97226-2R/R (R/R; red flesh)). The bioactive compounds and capsaicinoid compounds in potatoes and peppers were estimated before and after in vitro digestion. Before digestion, the total phenolic content of potato cultivars mixed with JP was in the following order: R/R > PM > YG > RG. The highest levels of carotenoids were 194.34 µg/g in YG and 42.92 µg/g in the RG cultivar when mixed with roasted JP. The results indicate that the amount of bioaccessible phenolics ranged from 485 to 252 µg/g in potato cultivars mixed with roasted JP. The bioaccessibility of flavonoids ranged from 185.1 to 59.25 µg/g. The results indicate that the YG cultivar mixed with JP and SD showed the highest phenolic and carotenoid bioaccessibility. In contrast, the PM mixed with JP and SD contained the lowest phenolic and carotenoid bioaccessibility. Our results indicate that the highest flavonoid bioaccessibility occurred in R/R mixed with roasted JP and SD. The lowest flavonoids bioaccessibility occurred in PM and the RG. The maximum bioaccessible amount of capsaicin was observed in YG mixed with JP, while the minimum bioaccessibility was observed with PM.
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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 ».