Interactions between Ascophyllum nodosum Seaweeds Polyphenols and Native and Gelled Corn Starches
Notice bibliographique
Résumé
seaweed flour (AF) and corn starch (CS) on the interactions between polyphenols and starch was studied in this paper. These methods comprised the blending of AF with native starch (NT) with previously gelled starch gel (GL) and promoting the gelling of corn starch in the presence of AF (CGL). Different AF-CS (g/g) ratios (from 1:0.5 to 1:25) were studied. The liquid phase was chemically characterized by polyphenols (TPC) and carbohydrates content. The antioxidant activity of the liquid phase after achieving the solid-liquid equilibrium was determined by DPPH, ABTS, and FRAP methods. The solid phase was characterized by FT-IR and SEM techniques. The Halsey model successfully fitted the equilibrium TPC in liquid and polyphenols adsorbed/retained by the solid phase of tested systems. NT samples showed lower polyphenols sorption than gelled samples. The differences found between samples obtained with GL and CGL methods suggested different interactions between polyphenols and starch. Specifically, physisorption is predominant in the case of the GL method, and molecular trapping of polyphenols in the starch gel structure is relevant for the CGL method. Results allowed us to determine the enhancement of the retention of polyphenols to achieve starchy foods with high bioactivity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».