A scoping review of the application of the indicator amino acid oxidation (IAAO) method for assessing the metabolic availability of amino acids in legumes
Notice bibliographique
Résumé
Legumes are good source of plant-based protein, but understanding of their amino acid metabolic availability (MA) remains limited. The indicator amino acid oxidation (IAAO) method is a relatively recent approach for determining the protein quality of foods that is not yet as widely adopted as traditional methods such as fecal and ileal digestibility. This scoping review examined current literature on assessment of metabolic availability (MA) of indispensable amino acids in legumes using IAAO method. Relevant studies published in English, Malay, and Chinese were identified through three databases. Of the ten studies included, three were conducted on animals, while the remaining seven involved human participants, specifically school-aged children and adult men. Legumes examined included peas, faba beans, Amarillo peas, soy protein, chickpeas, lentils, black beans, and cereal-legume-based vegetarian meals. The MA of lysine in legumes was generally high (>80%), whereas methionine showed relatively lower availability (<80%). Although the application of IAAO is still limited in MA determination, IAAO is a valuable and reliable tool for understanding protein quality in plant-based diets and can guide strategies to enhance nutritional outcomes, particularly in populations relying heavily on legumes as a primary protein source.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».