Potential health benefits of insect bioactive metabolites and consumer attitudes towards edible insects
Notice bibliographique
Résumé
Particular attention has been paid to the nutritional potential of edible insects as well as the health benefits associated with their bioactive compounds. This paper focused on an in-depth review compiling the most recent information on health benefits of insect bioactive metabolites as well as their purification and identification, in addition to consumer attitudes towards edible insects. It was found that, insect bioactive metabolites, including marcocarpal, grandinol, trolline, pancratistatin, narciclasin, ungeremin, cantharidin, cordycepin, roseoflavin, lecithin, reblastatin, chitin, chitosan and desmosterol deemed to have biological activities, such as tumor suppression, anticancer, antihypertensive, anti-inflammatory, antioxidant, immunomodulator, neuroprotective, glycemic and lipid regulation, blood pressure reduction, regulation of intestinal bacterial flora and cardiovascular protection among others. Furthermore, proper sample preparation and extraction is the first step in the purification of bioactive metabolites from edible insects. After concentration, bioactive metabolites are purified using chromatographic and separation techniques including High-Performance Liquid Chromatography (HPLC), Gas Chromatography (GC), Thin-Layer Chromatography (TLC), Size-Exclusion Chromatography (SEC). Finally, their nutritional potential, health benefits, environmentally friendly, great taste, traditions, taboo, safety concerns, unpleasant past experiences, allergies, and unnaturalness are among the main factors influencing attitudes towards insect consumption.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».