Functional Characterization of Scaptotrigona mexicana Honey: Physicochemical Properties, Antioxidant Capacity, and α-Amylase Inhibition for Food Process Applications
Notice bibliographique
Résumé
For centuries, Scaptotrigona mexicana honey has been treasured in Mexico, where pre-Columbian cultures harvested it not only for its sweet flavor but also for its medicinal and ceremonial purposes. Today, it remains a high-value product in local markets, prized above Apis mellifera honey for its unique sensory qualities and traditional health benefits. Yet its scientific characterization and functional potential remain underexplored. In this study, twenty-four samples from diverse regions were analyzed to quantify bioactive compounds and determine physicochemical composition, α-amylase inhibition, and antioxidant activity. Non-parametric statistical tests revealed distinct compositional clusters, with samples from Cruz Blanca showing exceptional phenolic content and stronger α-amylase inhibition (5.6–49.2%). Antioxidant capacity correlated positively with phenols and flavonoids, showing moderate effect sizes for ABTS (η2 = 0.49) and DPPH (η2 = 0.37). Compared with Apis mellifera honey, Scaptotrigona mexicana contained more moisture, free acidity, phenols, and antioxidants, but less diastase, hydroxymethylfurfural, and reducing sugars. Importantly, natural α-amylase inhibitors can help modulate postprandial glucose, offering dietary support for type 2 diabetes management. Kinetic analyses (EC50, Vmax, and Km) suggested mixed inhibition. These findings highlight Scaptotrigona mexicana as both a heritage product and a promising functional ingredient for developing foods that merge tradition with metabolic health innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».