Chemical properties and reactive oxygen and nitrogen species quenching activities of dry sugar–amino acid maillard reaction mixtures exposed to baking temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Maillard reaction products (MRPs) derived from 10 different, dry sugar-amino acid reaction model systems were examined for changes in color index (E), sugar loss, and formation of α-dicarbonyl compounds; the changes were correlated with relative activities to quench both reactive oxygen (ROS) and reactive nitrogen (RNS) species. Reducing sugars, xylose, ribose, fructose, glucose, and non-reducing sucrose were reacted with glycine (Xyl-Gly, Rib-Gly, Fru-Gly, Glc-Gly, and Suc-Gly), or lysine (Xyl-Lys, Rib-Lys, Fru-Lys, Glc-Lys, and Suc-Lys), respectively, at temperatures of 150°C and 180°C for time periods ranging from 5 to 60min. ROS quenching capacity was negatively correlated with color index (E) (r=-0.604, P<0.001), and positively correlated with sugar loss (r=0.567, P<0.001). MRPs also exhibited activity to quench RNS as assessed by nitric oxide (NO) inhibition in differentiated Caco-2 cells that were induced with interferon-γ (IFN-γ) and phorbol ester (PMA) cocktail. We also showed a correlation between RNS and color index, sugar loss, and ROS quenching activities for MR mixtures that were heated for a short time (e.g. 10min) at 150°C. MRP quenching of ROS was largely influenced by sugar type, whereas, RNS quenching was dependent more so on the interaction between reactants and reaction conditions used to generate MRPs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».