Linear and Nonlinear Models for Measuring Protein Nutritional Quality

断奶 蛋白质质量 酪蛋白 小麦面筋 线性模型 面筋 线性回归 对数线性模型 氮平衡 动物科学 体重 数学 化学 统计 食品科学 生物 氮气 内分泌学 有机化学
作者
R. Dixon Phillips
出处
期刊:Journal of Nutrition [Oxford University Press]
卷期号:111 (6): 1058-1066 被引量:24
标识
DOI:10.1093/jn/111.6.1058
摘要

Several widely used linear methods for assessing protein nutritional quality were compared to a nonlinear model. Male, weanling Sprague-Dawley rats were fed diets containing 2–31% casein, peanut and wheat gluten protein for 4 weeks. One control group received a protein-free diet and another was killed at the start of the experiment. Nitrogen intake and animal response in terms of body weight and nitrogen were measured for each rat. PER, NPR, NPU, linear regression (LR) slopes and saturated kinetics (SK) parameters were calculated from the data. The linear models provide a single estimate of protein quality, while the SK model can estimate quality at any point along the intake-response curve. At maintenance (Δ Body Weight or Δ Body Nitrogen = 0) the SK model ranked peanut and gluten protein higher relative to casein than the linear methods, while at higher protein intakes the SK model gave lower relative rankings to those proteins. The SK model closely fit the experimental data over the entire intake-response range but did not converge to a meaningful solution when an insufficient quality or quantity of protein was included in the diet. Unlike the linear models, the SK model failed to distinguish statistically between the quality of proteins in several cases. protein quality linear models non-linear models
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Akim应助zz采纳,获得10
刚刚
1秒前
三九发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI5应助czq采纳,获得30
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
坦率的松完成签到,获得积分10
3秒前
传奇3应助贤惠的正豪采纳,获得10
4秒前
111发布了新的文献求助10
4秒前
三寒鸦完成签到,获得积分10
4秒前
小木棉发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
少年郎完成签到,获得积分20
5秒前
CipherSage应助123lura采纳,获得10
5秒前
七七完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI2S应助小余采纳,获得10
5秒前
苹果骑士完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
shi hui应助jbhb采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
JUSTs0so发布了新的文献求助10
6秒前
长夜变清早完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
otaro发布了新的文献求助10
9秒前
yinbin完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
独木舟发布了新的文献求助10
9秒前
白衣未央发布了新的文献求助10
9秒前
脑洞疼应助现实的曼荷采纳,获得10
11秒前
11秒前
轩辕德地发布了新的文献求助10
11秒前
三九完成签到,获得积分10
12秒前
orixero应助少年郎采纳,获得10
12秒前
三金发布了新的文献求助10
12秒前
kuku发布了新的文献求助10
12秒前
土豆你个西红柿完成签到 ,获得积分10
13秒前
小余完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527723
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107826
关于积分的说明 9286663
捐赠科研通 2805577
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539998
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762