Assessing in vitro methodologies for the determination of protein digestibility, amino acid digestibility, and protein quality
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the potential of two in vitro static digestion models, namely the pH-drop and INFOGEST 2.0, to determine in vitro protein digestibility and amino acid digestibility in assessing protein quality. The pH-drop model directly measured in vitro protein digestibility for the subsequent calculation of the in vitro Protein Digestibility Corrected Amino Acid Score (IV-PDCAAS) value. However, the INFOGEST model digestion products were analyzed by three methods: i) OPA derivatization, ii) total nitrogen via Kjeldahl, and iii) individual amino acid analysis to determine in vitro protein digestibility and IV-PDCAAS. The latter analysis was additionally used to assess in vitro amino acid digestibility, subsequently used to calculate in vitro Digestible Indispensable Amino Acid Score (IV-DIAAS). Among the four assessment methods, the OPA assay and total amino acid analysis from the INFOGEST digestion products demonstrated closer associations with in vivo PDCAAS compared to the pH-drop model and the Kjeldahl analysis. However, the pH-drop model, with a straightforward and simple approach, exhibited better repeatability across measurements. Using three popular assays, the PDCAAS, the DIAAS, and the Protein Efficiency Ratio (PER), to evaluate protein quality and permitted protein content claims of samples, it was observed that there was no difference in terms of protein content claims determined when using the in vivo or four in vitro methodologies. The results indicated that the PDCAAS generally offered higher protein permitted claims than the DIAAS and the PER methods and their respective protein content claims, highlighting that the selection of assessment methods impacts the limiting amino acid and protein quality and extends to subsequent claims for the sample. In conclusion, the pH-drop model is straightforward and highly repeatable; however, the INFOGEST model showed a closer correlation with in vivo data. Additionally, the in vitro static INFOGEST digesta proved versatile in evaluating various aspects of protein quality in both in vitro protein and amino acid digestibility through amino acid analysis. Both models can be valuable screening tools for protein quality assessment. Further development of these in vitro methodologies can offer effective and sustainable non-animal testing alternatives for protein quality assessment and protein content claims on product packaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».