Enhancing Iron Bioavailability with Sprinkle Food Containing Steam-Blasted and Enzymatically Hydrolyzed Soybean: A Randomized Controlled Trial in Adolescent Girls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study extends prior work on soy hydrolysate by developing a sprinkle food formula and evaluating its iron bioavailability and effectiveness in improving iron status among adolescent girls over an eight-week intervention. METHOD: The soybean hydrolysate was produced through sequential steam blasting and enzymatic hydrolysis. It was characterized by its molecular weight distribution-predominantly <15 kDa-and amino acid composition, with high levels of glutamic acid, aspartic acid, and arginine, known for their iron-binding properties. A randomized controlled trial (RCT) was conducted involving 106 female adolescents, comparing serum ferritin levels before and after an eight-week intervention with either the hydrolysate-fortified or control sprinkle product. RESULT: A significant increase in serum ferritin levels was observed among participants with low baseline ferritin (<11 ng/mL) who consumed the soy-hydrolysate-fortified formula, indicating enhanced iron absorption. No significant improvement was detected in participants with normal ferritin but low hemoglobin levels, suggesting that the benefit of soy hydrolysate is more pronounced in individuals with depleted iron stores. Baseline dietary intake and serum profiles were similar between groups, indicating that the benefits observed were likely due to the bioactive properties of soy hydrolysate, especially its amino acid composition and molecular weight that support iron absorption. CONCLUSION: Fortification with hydrolyzed soybean peptides represents a promising strategy to improve iron status and reduce the risk of anemia, while the applied processing method offers an effective, value-added use of agricultural resources.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».