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Enregistrement W4294883894 · doi:10.1016/j.fshw.2022.07.068

Effect of cooked rice with added fructo-oligosaccharide on faecal microorganisms investigated by in vitro digestion and fermentation

2022· article· en· W4294883894 sur OpenAlexaff
Fei Pei, Wen Li, Xiaolei Ni, Xinyang Sun, Y.X. Chen J.S. Li J. Yao, Yong Fang, Wenjian Yang, Qiuhui Hu

Notice bibliographique

RevueFood Science and Human Wellness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesJiangsu Provincial Key Research and Development ProgramNational Key Research and Development Program of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsQinglan Project of Jiangsu Province of ChinaMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésPrebioticFermentationFood scienceDigestion (alchemy)ChemistryBifidobacteriumOligosaccharideBacteroidesCarbohydrateBacteriaLactobacillusBiologyBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the effects of cooked rice (CR) with added fructo-oligosaccharide (FOS) on faecal flora were studied by a simulated in vitro digestion and fermentation method. The total carbohydrate content, pH, and short-chain fatty acids (SCFAs) were determined during in vitro digestion and fermentation. The change in the bacterial phase distribution after the fermentation was also analysed. The results showed that the total carbohydrate content of the CR with added FOS (FCR) significantly decreased during the simulated digestion. Meanwhile, the pH of the FCR decreased and the SCFAs concentration increased significantly compared to those of the CR during the simulated fermentation. In addition, the FCR showed the advantage of promoting beneficial bacteria, such as Bifidobacterium and Lactobacillus, and inhibiting harmful bacteria, such as Bacteroides and Klebsiella compared to the CR. Therefore, the FOS as a prebiotic could be recommended to produce the high-quality healthy rice food.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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