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Enregistrement W4224271224 · doi:10.3390/foods11081165

Interactions between Ascophyllum nodosum Seaweeds Polyphenols and Native and Gelled Corn Starches

2022· article· en· W4224271224 sur OpenAlexaff
Mauro Gisbert, Andrea Aleixandre, Jorge Sineiro, Cristina M. Rosell, Ramón Moreira

Notice bibliographique

RevueFoods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesXunta de GaliciaMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésAscophyllumPolyphenolStarchDPPHChemistryABTSFood scienceModified starchChromatographyPolysaccharideCorn starchAntioxidantBotanyOrganic chemistryAlgaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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