Identification of Carotenoids in Hairless Canary Seed and the Effect of Baking on Their Composition in Bread and Muffin Products
Notice bibliographique
Résumé
Carotenoids are essential components in the human diet due to their positive functions in ocular and cognitive health. This study investigated composition of carotenoids in hairless canary seed (HCS) as a novel food and the effect of baking on carotenoids in bread and muffin made from HCS, wheat and corn. Three bread formulations made from wheat and HCS blends were evaluated and compared with control wheat bread. In addition, three low-fat muffin recipes prepared from HCS alone or in blends with corn were assessed. The fate of carotenoid compounds in breads and muffins was monitored after dry mixing, dough/batter formation and oven baking. Carotenoids in products were quantified using UPLC and their identification was confirmed based on LC-MS/MS. Hairless canary seed and corn were fairly rich in carotenoids with a total content of 7.6 and 12.9 µg/g, respectively, compared with wheat (1.3 µg/g). Nineteen carotenoid compounds were identified, with all-trans lutein being the principal carotenoid in HCS followed by lutein 3-O-linoleate, lutein 3-O-oleate and lutein di-linoleate. There were significant reductions in carotenoids in muffin and bread products. It appears that batter or dough preparation causes more reductions in carotenoids than oven baking, probably due to enzymatic oxidation and degradation. Muffin-making resulted in lower lutein reductions compared with the bread-making process. The results suggest that muffins made from hairless canary seed alone or in blends with corn could boost the daily intake of lutein and/or zeaxanthin.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».