Development of a static in vitro digestion model for determination of glycemic index
Notice bibliographique
Résumé
While in vivo methods have been used to determine the glycemic response of food, they are time consuming, costly, and not suitable for large-scale applications. As an alternative, in vitro digestion models offer fast, reproducible results to study food digestion kinetics that are less expensive than conducting human trials. While there are several in vitro glycemic index (GI) methods used to determine the GI of food, most do not employ methods of in vivo testing. Therefore, we used a static in vitro digestive system, the Dedicated Ryerson University In-vitro Digester (DRUID), that simulates both gastric and intestinal conditions to determine the glycemic response of commonly consumed carbohydrate-containing foods. Samples were collected at regular intervals over a 2h residence time after digestion in the intestinal phase of the DRUID. The DRUID-determined GI values were compared to published in vivo GI values. A Bland-Altman plot showed that there was agreement between the GI values determined from the DRUID compared with published in vivo GI values. In conclusion, the in vitro DRUID can reliably and reproducibly determine the GI across a spectrum of carbohydrate-containing foods, and has the potential to predict the digestion kinetics of novel food products in vivo that may promote human health.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».