健身最不利的营养素|天然提取物|中草药|食物

以下数据由对全球最大的生物医学文献数据库PubMed及维基百科与中医名著利用人工智能算法分析得出


营养素

排名 名称 别名 权重
排名 名称 别名 权重
1 高级会员可见 100
2 高级会员可见 99.25
3 高级会员可见 99.11
4 维生素C 抗坏血酸 97.92
5 70.78
6 56.9
7 烟酸 维生素B3、尼克酸、维生素PP 56.83
8 维生素A 视黄醇 56.81
9 胡萝卜素 54.12
1 高级会员可见 100
2 高级会员可见 99.25
3 高级会员可见 99.11
4 维生素C 抗坏血酸 97.92
5 70.78
6 56.9
7 烟酸 维生素B3、尼克酸、维生素PP 56.83
8 维生素A 视黄醇 56.81
9 胡萝卜素 54.12

天然提取物

排名 名称 别名 权重
排名 名称 别名 权重
1 高级会员可见 63.76
2 高级会员可见 56.06
3 高级会员可见 48.4
4 雷公藤多甙 雷公藤多苷、雷公藤甲素、雷公藤内酯、雷公藤内酯醇、雷公藤红素 42.24
1 高级会员可见 63.76
2 高级会员可见 56.06
3 高级会员可见 48.4
4 雷公藤多甙 雷公藤多苷、雷公藤甲素、雷公藤内酯、雷公藤内酯醇、雷公藤红素 42.24

中草药

排名 名称 别名 权重
排名 名称 别名 权重
1 高级会员可见 86.75
2 高级会员可见 80.94
3 高级会员可见 50.19
4 雷公藤 水莽草 47.47
5 蟾酥 45.24
6 马钱子 番木鳖、长籽马钱[植]、马钱[植] 44.99
7 附子 附片、盐附子、乌头[植] 43.43
8 八角枫 瓜木 42.31
1 高级会员可见 86.75
2 高级会员可见 80.94
3 高级会员可见 50.19
4 雷公藤 水莽草 47.47
5 蟾酥 45.24
6 马钱子 番木鳖、长籽马钱[植]、马钱[植] 44.99
7 附子 附片、盐附子、乌头[植] 43.43
8 八角枫 瓜木 42.31
排名 名称 别名 权重
1 高级会员可见 1930.2
2 高级会员可见 1861.8
3 高级会员可见 1381.2
4 驼鹿肝(熟) 驼鹿,肝脏,炖煮(阿拉斯加原住民)(U) 840
5 杏干 679.62
6 胡萝卜(熟) 胡萝卜,熟,煮,沥干,不加盐(U) 613.23
7 胡萝卜 胡萝卜(红) 589.26
8 酸梨 574.62
9 酥梨 572.46
10 软梨 563.64
11 胡萝卜 胡萝卜,未加工(U) 538.29
12 豆奶(豆乳) 530.13
13 小胡萝卜 胡萝卜,小胡萝卜,未加工(U) 511.77
14 红薯(熟) 红薯,熟,带皮烘焙,果肉,不加盐(U)、地瓜 501.66
15 地瓜(红心) 甘薯(红心)、山芋、红薯 486.12
16 红薯(熟、不带皮) 红薯,熟,煮,不带皮(U)、地瓜 467.82
17 地瓜 甘薯(白心)、红皮山芋 439.26
18 蕨菜(腌) 409.02
19 酸刺 382.08
20 胡萝卜(罐头) 胡萝卜,罐头,常规包装,排干固体(U) 362.4
21 南瓜 倭瓜、番瓜 341.13
22 甘薯 甘薯,未加工,未准备的(U)、地瓜、红薯 336.21
23 金瓜 301.11
24 南瓜 南瓜,未加工(U) 257.61
25 库尔勒梨 252.78
26 莴笋(莴苣) 205.59
27 胡萝卜(黄) 193.68
28 青萝卜 180.03
29 辣椒(甜、红色、熟) 辣椒,甜,红色,熟,煮,沥干,不加盐(U) 159.48
30 辣椒 辣椒(红、尖、干) 156.96

说明


权重

对于任何一种诉求或疾病而言,用户只需从AI食疗搜索结果中的权重最高和权重较高的几种营养素、天然提取物和中草药中进行选择即可。

当切换至“最有效的”时,权重值越高表示该补充剂对该诉求或疾病越有效;当切换至“最不利的”时,权重值越高表示该补充剂对该诉求或疾病越不利。对于任何一种诉求或疾病而言,补充剂的权重值的最高值总是100。

食物与补充剂(营养素、天然提取物、中草药)的权重计算采用的是两套不同的算法。因此,针对某一诉求,食物的权重和补充剂的权重相互之间没有可比性。但三种补充剂(营养素、天然提取物、中草药)的权重计算采用的是同一套算法,它们之间有完全可比性。

食物权重

对于任何一种诉求或疾病而言,在计算食物的权重时,仅考虑食物中所含的营养素,而没有将食物中可能所含的功效成分与活性成分考虑在内。因此,食物的权重仅供参考。要获得在充分考虑了食物中所含的功效成分与活性成分的情况下对诉求或疾病的相关性,请使用 PubMed食物全排序 功能。

双向出现

对于任何一种诉求或疾病而言,当一种补充剂既出现在“最有效的”列表中,同时又出现在“最不利的”列表中时,表示的是以正常剂量使用该补充剂是有效的,但过量使用时则是不利的。

权重偏差

由于权重计算所用到的AI算法,其深度学习的过程需要进行数据预处理,而PubMed的实验报告达数千万份,其数据预处理是分批进行的,这会导致数据滞后产生权重偏差。权重偏差所带来的影响是,对于有些诉求或疾病而言,权重最高的补充剂可能并不是对其最有效的补充剂。

为了解决权重偏差,引入新维度—— PubMed实验报告

实验报告

以下是来自PubMed的与健身有关的 894152 份实验报告中相关度最高的 20 份实验报告

注意:PubMed实验报告的中文标题是由百度翻译或谷歌翻译完成翻译工作的。

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