Barley protein supplementation and oxidative damage
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the effect of vegetable protein as high protein barley flour, baked into bread, on risk factors for heart disease (i.e. serum lipids and markers of oxidative damage). Method In a randomized controlled crossover design, 23 hypercholesterolemic adults (16F, 7M; 57±7y; LDL‐C, 3.90±0.21mmol/L) completed two 4‐week treatments of bread supplementation containing either 30g/d (per 2000 kcal diet) of barley protein (treatment) or dairy protein (calcium caseinate placebo). Outcomes included serum lipids and markers of oxidative damage, measured as serum protein thiols, and MDA and conjugated dienes in the LDL fraction. Results At week 4, supplementation with barley protein did not provide evidence of improved LDL‐C and TC:HDL‐C, expressed as the difference from baseline (‐0.05±0.12 mmol/L, P=0.685 and 0.19±0.15 mmol/L, P=0.216, respectively) compared to control (‐0.02±0.12 mmol/L, P=0.858 and 0.19±0.11 mmol/L, P=0.094, respectively). No effect was seen on serum protein thiols, as an overall marker of oxidative status. In addition, neither MDA nor conjugated dienes in the LDL fraction, as markers of oxidized LDL, were affected differently by barley compared to dairy protein. Conclusion Barley protein appears similar to low fat dairy protein in its effect on blood lipids and markers of oxidative damage. Research Support: NSERC, Loblaw Companies Limited Grant Funding Source Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».