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Enregistrement W4360938169 · doi:10.1002/star.202200244

Effects of Sodium Alginate and Guar Gum Matrices on the Structure and In Vitro Digestion of Native Corn Starch after Encapsulation Using Spray Drying

2023· article· en· W4360938169 sur OpenAlexaff
Supaluck Kraithong, Atiruj Theppawong, Yongfeng Ai, Utthapon Issara

Notice bibliographique

RevueStarch - Stärke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGuar gumStarchFood scienceChemistryModified starchPolysaccharideSpray dryingThermal stabilityHydrolysisResistant starchSodium alginateSodiumChemical engineeringChromatographyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study aims to investigate the influence of hydrocolloid matrices, including sodium alginate (SA) and guar gum (GG), on the digestive properties of native corn starch (NCS). The native starch is encapsulated with SA (1% w/v), SA (0.75% w/v) + GG (0.25% w/v), SA (0.50% w/v) + GG (0.50% w/v), SA (0.25% w/v) + GG (0.75% w/v), and GG (1% w/v) through a laboratory‐scale spray drying process. The results reveal novel comparative and cooperative effects of encapsulant materials on starch hydrolysis. SA is found to be a superior encapsulant in terms of enhancing the slowly digestible starch (SDS) and resistant starch (RS) contents and improving the thermal stability of NCS, which is attributed to its rough matrix structure. This effect is attributed to the rough matrix structure of SA, which may offer greater resistance to water and enzyme penetration. The combination of 0.75% w/v SA + 0.25% w/v GG is found to be the most effective in reducing digestibility and enhancing thermal stability ( p < 0.05), likely due to synergistic interactions between the two hydrocolloids. These findings provide valuable information on the effects of hydrocolloid matrices on the digestive properties of NCS and lay the foundation for future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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