165 Characterizing protein quality with in vitro methodologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nutritional assessment of the quality of a protein source is a complex process with different requirements depending on the jurisdiction being discussed. The Protein Efficiency Ratio (PER) is a growth measurement required in Canada, whereas the United States uses the Protein Digestibility Corrected Amino Acid Score (PDCAAS), which requires the determination of the amino acid profile and digestibility of the protein source. Notably both PER and PDCAAS are in vivo methods, necessitating the use of animals for measurement of growth and protein digestibility. Understandably there is significant interest from both industry and consumers to reduce reliance on animal experimentation for content claims. It is notable that outside of North America there are multiple examples of in vitro protein quality assessment. In Europe protein content claims are based on whether the protein content contributes >12% of the total energy, and in Australia content claims begin at 5 g of protein per serving. As the use of in vitro techniques for protein quality assessment has not led to indices of protein malnutrition in Europe and Australia, should be possible to use in vitro techniques in methods such as PER and PDCAAS thereby removing the reliance on animal use for quality assessment in North America. This can be accomplished by using in vitro methods in the assessment of protein digestibility and relying on recent changes by Health Canada to allow for calculation of PER from PDCAAS values. This presentation will introduce how protein quality is calculated via PER/PDCAAS, and subsequently discuss modifications of these methods to incorporate in vitro techniques to generate values indicating their nutritional quality with positive correlations to in vivo data.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».