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Enregistrement W6962628309 · doi:10.17605/osf.io/h7ykw

Collaborative Study to validate a well-established static in vitro method (pH stat and pH drop) for determining protein digestibility

2023· other· en· W6962628309 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein qualityProtein digestibilityQuality (philosophy)CertificationFood and drug administrationIn vitroIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Protein Committee of the Institute for the Advancement of Food and Nutrition Sciences (IAFNS) [https://iafns.org/] is sponsoring a Collaborative Study to validate a well-established static in vitro method (pH stat and pH drop) for determining protein digestibility. The objective is to provide the science base that would support regulatory approval for this in vitro method to calculate the Protein Digestibility Corrected Amino Acid Score (PDCAAS), a measure of protein quality, which currently requires the use of animals for determining protein digestibility in order to make protein nutrient content claims. Dr. James House, Professor, University of Manitoba, has been contracted by IAFNS to lead the Central Laboratory for the Collaborative Study. Background. The reliance the US Food & Drug Administration (FDA) and Health Canada on in vivo rodent bioassays to measure protein digestibility for PDCAAS or PER for quality represents a major barrier for innovation in the development of high-quality protein foods at a time when there is strong public opposition to the use of animals for research on consumer products. Suppliers of protein ingredients are challenged to concurrently provide evidence of protein quality to support protein content claims AND evidence that products haven’t been tested on animals, while suppliers to those seeking Vegan Certification cannot meet current requirements for protein quality assessment. As a result, suppliers of novel protein ingredients in North America often choose to not measure protein quality using the approved in vivo method. Although research to develop improved measures of protein quality (e.g. in vitro DIAAS) are ongoing, results are years away from implementation. In the meantime, the proposed in vitro protein digestibility method commonly used in research labs provides an immediate, scientifically, and ethically sound approach to encourage more food manufacturers to measure and maintain protein quality in foods being developed with plant and alternative protein sources in North American. How will the Collaborative Project Goal be Achieved? A minimum of 8 participating laboratories, as required to be validated by AOCS for approval as an Official Method, will be provided a set of food protein samples whose digestibility has already been established in order to show equivalency with the in vitro method. Results will be evaluated by AOCS to determine whether the interlaboratory performance of the method meet the criteria for approval as an Official Method. Results will be published in an appropriate peer-reviewed journal. The final AOCS approved method and data will be shared with the FDA and Health Canada for consideration as methods that can be used for calculating PDCAAS for use in protein content claims. Participating Laboratory’s Eligibility and Commitment. Laboratories interested in participating in the Collaborative Study should provide evidence of a) experience with the pH stat or pH drop method and b) capacity to execute the required analyses. Participating laboratories will be selected and contracted by the Coordinating Laboratory. Final versions of the method protocol will be reviewed by the Uniform Methods Committee of AOCS to ensure that the method descriptions meet the accrediting body requirements prior to conducting the Collaborative Study. The final protocol and 10-12 study samples will be provided to the participating labs. After completion of the Collaborative Study, statistical analyses will be conducted according to the recommendations of the accrediting organization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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