MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W381763801 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.1074.2

A standardized method for preparation of potatoes and analysis of their resistant starch content: Variation by cooking method and service temperature

2013· article· en· W381763801 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew I. Jackson, Laura A Idso, Gerald F. Combs, Katherine A. Beals, Susan K. Raatz

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésFood scienceAmyloseChemistryResistant starchRoastingStarchCooking methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption of resistant starch (RS) may lead to reduced glycemia, improved satiety, and beneficial changes in gut microbiota due to its unique digestive and absorptive properties. We developed a standardized protocol for preparation of potatoes in order to assess their RS content and modified a commercially available assay for RS to incorporate microscale, high‐throughput processing, quantitative standard curves for amylose and amylopectin and inclusion of a bacteriostatic agent to prevent alteration of carbohydrate profile by microbial contamination. We examined 3 North Dakota potato (Yukon Gold, Red Norland and Russet Burbank) varieties subjected to two methods of preparation (baking at 167° C for 65–80 minutes or boiling at 100° C for 10–11 minutes until tender) and at three service temperatures (hot, 60° C; chilled 4° C for 6 days and chilled followed by reheating to 60° C). RS was analyzed by 3‐way ANOVA. Results show that the RS (g/100g) composition varied by method of preparation (p < 0.0001) and service temperature (p < 0.0001) but not variety (p >; 0.05). Baked preparations of potatoes had higher RS content than boiled preparations, and hot potatoes had less RS than either chilled or reheated potatoes. Knowledge regarding the effects of preparation methods on the RS content of potato products may assist in dietary decision making. Work was supported by USDA 5450–51000‐049–00D and the U.S. Potato Board.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetFood composition and properties→Travaux en français237 207→