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Enregistrement W4380480048 · doi:10.1155/2023/5394315

Effects of Dehulling and Roasting on the Phytochemical Composition and Biological Activities of Sesamum indicum L. Seeds

2023· article· en· W4380480048 sur OpenAlexaff
Laila El Hanafi, Ibrahim Mssillou, Houria Nekhla, Aymane Bessi, Meryem Bakour, Hassan Laaroussi, Zineb Ben Khadda, Chaimae Slimani, John P. Giesy, Hassane Greche, Gomaa A. M. Ali, Mourad A. M. Aboul‐Soud

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSesame and Sesamin Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSesamumRoastingPhytochemicalChemistryFood scienceRaw materialComposition (language)Chemical compositionAntioxidantSesame seedExtraction (chemistry)HorticultureBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, processed foods have become an important part of human eating habits. However, several processing techniques, such as dehulling and roasting, are applied to raw foods. Roasting is a thermal process that depends on temperature and time and improves the extraction yield of oil by generating pores in the oilseed cell walls. Sesame (Sesamum indicum L.) is an annual plant belonging to Pedaliaceae and is considered to be one of the oldest oil crops. Nowadays, the cultivation of this plant is economically important in several countries. This review clarifies the botanical characteristics and nutritional importance of sesame seeds, reviews their phytochemical composition, and discusses the effects of dehulling and roasting on their nutritional quality. S. indicum, which is known to contain several classes of bioactive compounds, including fatty acids, phenolic compounds, amino acids, and lignans, has been reported to possess a wide range of biological activities such as antioxidant, anti-inflammatory, anticancer, antimicrobial, and cardioprotective activity; however, processing such as dehulling eliminates undesirable chemical constituents while roasting provides the best chemical composition at moderate temperatures.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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