bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Refiner
Authors: Zhang Zhebin , Dong Dajie , Ma Yuhang , Ying Yilong , Jiang Dawei , Chen Ke , Shou Lidan , Chen Gang
Published: October 2021

Modern mobile applications often produce decentralized data, i.e., a huge amount of privacy-sensitive data distributed over a large number of mobile devices. Techniques for learning models from decentralized data must properly handle two natures of such data, namely privacy and massive engagement. Federated learning (FL) is a promising approach for such a learning task since the technique learns models from data without exposing privacy. However, traditional FL methods assume that the participating mobile devices are honest volunteers. This assumption makes traditional FL methods unsuitable for applications where two kinds of participants are engaged: 1) self-interested participants who, without economical stimulus, are reluctant to contribute their computing resources unconditionally, and 2) malicious participants who send corrupt updates to disrupt the learning process. This paper proposes Refiner, a reliable federated learning system for tackling the challenges introduced by massive engagements of self-interested and malicious participants. Refiner is built upon Ethereum, a public blockchain platform. To engage self-interested participants, we introduce an incentive mechanism which rewards each participant in terms of the amount of its training data and the performance of its local updates. To handle malicious participants, we propose an audit scheme which employs a committee of randomly chosen validators for punishing them with no reward and preclude corrupt updates from the global model. The proposed incentive and audit scheme is implemented with cryptocurrency and smart contract, two primitives offered by Ethereum. This paper demonstrates the main features of Refiner by training a digit classification model on the MNIST dataset.
Cquirrel
Authors: Wang Qichen , Zhang Chaoqi , Alsayed Danish , Yi Ke , Wu Bin , Li Feifei , Zhan Chaoqun
Published: October 2021

We will demonstrate Cquirrel, a continuous query processing engine built on top of Flink. Cquirrel assumes a relational schema where the foreign-key constraints form a directed acyclic graph, and supports any selection-projection-join-aggregation query where all join conditions are between a primary key and a foreign key. It allows arbitrary updates to any of the relations, and outputs the deltas in the query answers in real-time. It provides much better support for multi-way joins than the native join operator in Flink. Meanwhile, it offers better performance, scalability, and fault tolerance than other continuous query processing engines.
A demonstration of KGLac
Authors: Helal Ahmed , Helali Mossad , Ammar Khaled , Mansour Essam
Published: October 2021

Data science growing success relies on knowing where a relevant dataset exists, understanding its impact on a specific task, finding ways to enrich a dataset, and leveraging insights derived from it. With the growth of open data initiatives, data scientists need an extensible set of effective discovery operations to find relevant data from their enterprise datasets accessible via data discovery systems or open datasets accessible via data portals. Existing portals and systems suffer from limited discovery support and do not track the use of a dataset and insights derived from it. We will demonstrate KGLac, a system that captures metadata and semantics of datasets to construct a knowledge graph (GLac) interconnecting data items, e.g., tables and columns. KGLac supports various data discovery operations via SPARQL queries for table discovery, unionable and joinable tables, plus annotation with related derived insights. We harness a broad range of Machine Learning (ML) approaches with GLac to enable automatic graph learning for advanced and semantic data discovery. The demo will showcase how KGLac facilitates data discovery and enrichment while developing an ML pipeline to evaluate potential gender salary bias in IT jobs.
Intermittent human-in-the-loop model selection using cerebro
Authors: Li Liangde , Nakandala Supun , Kumar Arun
Published: October 2021

Deep learning (DL) is revolutionizing many fields. However, there is a major bottleneck for the wide adoption of DL: the
pain of model selection
, which requires exploring a large config space of model architecture and training hyper-parameters before picking the best model. The two existing popular paradigms for exploring this config space pose a false dichotomy. AutoML-based model selection explores configs with high-throughput but uses human intuition minimally. Alternatively, interactive human-in-the-loop model selection completely relies on human intuition to explore the config space but often has very low throughput. To mitigate the above drawbacks, we propose a new paradigm for model selection that we call
intermittent human-in-the-loop model selection
. In this demonstration, we will showcase our approach using five real-world DL model selection workloads. A short video of our demonstration can be found here: https://youtu.be/K3THQy5McXc.
HyMAC
Authors: Chen Zihao , Xu Zhizhen , Xu Chen , Soto Juan , Markl Volker , Qian Weining , Zhou Aoying
Published: October 2021

Distributed matrix computation is common in large-scale data processing and machine learning applications. Iterative-convergent algorithms involving matrix computation share a common property: parameters converge non-uniformly. This property can be exploited to avoid redundant computation via
incremental evaluation
. Unfortunately, existing systems that support distributed matrix computation, like SystemML, do not employ incremental evaluation. Moreover, incremental evaluation does not always outperform classical matrix computation, which we refer to as a
full evaluation
. To leverage the benefit of increments, we propose a new system called
HyMAC
, which performs
hybrid plans
to balance the trade-off between full and incremental evaluation at each iteration. In this demonstration, attendees will have an opportunity to experience the effect that full, incremental, and hybrid plans have on iterative algorithms.
Automated energy consumption forecasting with EnForce
Authors: Karatzoglidi Mary , Kerasiotis Paraskevas , Kantere Verena
Published: October 2021

The need to reduce energy consumption on a global scale has been of high importance during the last years. Research has created methods to make highly accurate forecasts on the energy consumption of buildings and there have been efforts towards the provision of automated forecasting for time series prediction problems. EnForce is a novel system that provides fully automatic forecasting on time series data, referring to the energy consumption of buildings. It uses statistical techniques and deep learning methods to make predictions on univariate or multivariate time series data, so that exogenous factors, such as outside temperature, are taken into account. Moreover, the proposed system provides automatic data preprocessing and, therefore, handles noisy data, with missing values and outliers. EnForce includes full API support and can be used both by experts and non-experts. The proposed demonstration showcases the advantages and technical features of EnForce.
RealGraph
web
Authors: Jang Myung-Hwan , Jo Yong-Yeon , Kim Sang-Wook
Published: October 2021

In this demo, we present RealGraph
Web
, a web-based platform that provides various kinds of graph analysis services. RealGraph
Web
is based on RealGraph, a graph engine that addresses the problem of performance degradation in processing real-world big graphs, achieving great performance improvement up to 44 times over existing state-of-the-art graph engines. RealGraph
Web
runs on a single machine with a web-based interface, thereby allowing users to easily and conveniently enjoy graph analysis services and perform various graph algorithms
anywhere on the web
. In this demo, we present how a user can analyze a graph on RealGraph
Web
in three steps and get the analysis result quickly via a graphical user interface.
T-cove
Authors: Lin Yiming , Khargonekar Pramod , Mehrotra Sharad , Venkatasubramanian Nalini
Published: October 2021

WiFi connectivity events, generated when a mobile device connects to WiFi access points can serve as a robust, passive, (almost) zero-cost indoor localization technology. The challenge is the coarse level localization it offers that limits its usefulness. We recently developed a novel data cleaning based approach,
LOCATER
, that exploits patterns in the network data to achieve accuracy as high as 90% at room level granularity making it possible to use network data to support a much larger class of applications. In this paper, we demonstrate one such application to help organizations track levels of occupancy, and potential exposure of the inhabitants of the buildings to others possibly infected on their premises. The system, entitled T-Cove, is in operational use at over 20 buildings at UCI and has now become part of the reopening procedure of the schools. The demonstration will highlight T-Cove functionalities over both live data and data captured in the past.
Auctus
Authors: Castelo Sonia , Rampin Rémi , Santos Aécio , Bessa Aline , Chirigati Fernando , Freire Juliana
Published: October 2021

The large volumes of structured data currently available, from Web tables to open-data portals and enterprise data, open up new opportunities for progress in answering many important scientific, societal, and business questions. However, finding relevant data is difficult. While search engines have addressed this problem for Web documents, there are many new challenges involved in supporting the discovery of structured data. We demonstrate how the Auctus dataset search engine addresses some of these challenges. We describe the system architecture and how users can explore datasets through a rich set of queries. We also present case studies which show how Auctus supports data augmentation to improve machine learning models as well as to enrich analytics.
tf.data
Authors: Murray Derek G. , Šimša Jiří , Klimovic Ana , Indyk Ihor
Published: October 2021

Training machine learning models requires feeding input data for models to ingest. Input pipelines for machine learning jobs are often challenging to implement efficiently as they require reading large volumes of data, applying complex transformations, and transferring data to hardware accelerators while overlapping computation and communication to achieve optimal performance. We present tf.data, a framework for building and executing efficient input pipelines for machine learning jobs. The tf.data API provides operators that can be parameterized with user-defined computation, composed, and reused across different machine learning domains. These abstractions enable users to focus on the application logic of data processing, while tf.data's runtime ensures that pipelines run efficiently.

We demonstrate that input pipeline performance is critical to the end-to-end training time of state-of-the-art machine learning models. tf.data delivers the high performance required, while avoiding the need for manual tuning of performance knobs. We show that tf.data features, such as parallelism, caching, static optimizations, and optional non-deterministic execution are essential for high performance. Finally, we characterize machine learning input pipelines for millions of jobs that ran in Google's datacenter fleet, showing that input data processing is highly diverse and consumes a significant fraction of job resources. Our analysis motivates future research directions, such as sharing computation across jobs and pushing data projection to the storage layer.
Using VDMS to index and search 100M images
Authors: Remis Luis , Lacewell Chaunté W.
Published: October 2021

Data scientists spend most of their time dealing with data preparation, rather than doing what they know best: build machine learning models and algorithms to solve previously unsolvable problems. In this paper, we describe the Visual Data Management System (VDMS), and demonstrate how it can be used to simplify the data preparation process and consequently gain in efficiency simply because we are using a system designed for the job. To demonstrate this, we use one of the largest available public datasets (YFCC100M), with 100 million images and videos, plus additional data including machine-generated tags, for a total of about ~12TB of data. VDMS differs from existing data management systems due to its focus on supporting machine learning and data analytics pipelines that rely on images, videos, and feature vectors, treating these as first class citizens. We demonstrate how VDMS outperforms well-known and widely used systems for data management by up to ~364x, with an average improvement of about 85x for our use-cases, and particularly at scale, for a
image search
engine implementation. At the same time, VDMS simplifies the process of data preparation and data access, and provides functionalities non-existent in alternative options.
Railgun
Authors: Gomes Ana Sofia , Oliveirinha João , Cardoso Pedro , Bizarro Pedro
Published: October 2021

Some mission critical systems, e.g., fraud detection, require accurate, real-time metrics over long time sliding windows on applications that demand high throughput and low latencies. As these applications need to run "forever" and cope with large, spiky data loads, they further require to be run in a distributed setting. We are unaware of any streaming system that provides all those properties. Instead, existing systems take large simplifications, such as implementing sliding windows as a fixed set of overlapping windows, jeopardizing metric accuracy (violating regulatory rules) or latency (breaching service agreements). In this paper, we propose Railgun, a fault-tolerant, elastic, and distributed streaming system supporting real-time sliding windows for scenarios requiring high loads and millisecond-level latencies. We benchmarked an initial prototype of Railgun using real data, showing significant lower latency than Flink and low memory usage independent of window size. Further, we show that Railgun scales nearly linearly, respecting our msec-level latencies at high percentiles (<250ms @ 99.9%) even under a load of 1 million events per second.
SparkCruise
Authors: Roy Abhishek , Jindal Alekh , Gomatam Priyanka , Ouyang Xiating , Gosalia Ashit , Ravi Nishkam , Mann Swinky , Jain Prakhar
Published: October 2021

Today cloud companies offer fully managed Spark services. This has made it easy to onboard new customers but has also increased the volume of users and their workload sizes. However, both cloud providers and users lack the tools and time to optimize these massive workloads. To solve this problem, we designed SparkCruise that can help understand and optimize workload instances by adding a workload-driven feedback loop to the Spark query optimizer. In this paper, we present our approach to collecting and representing Spark query workloads and use it to improve the overall performance on the workload, all without requiring any access to user data. These methods scale with the number of workloads and apply learned feedback in an online fashion. We explain one specific workload optimization developed for computation reuse. We also share the detailed analysis of production Spark workloads and contrast them with the corresponding analysis of TPC-DS benchmark. To the best of our knowledge, this is the first study to share the analysis of large-scale production Spark SQL workloads.
Towards instance-optimized data systems
Authors: Kraska Tim
Published: October 2021

In recent years, we have seen increased interest in applying machine learning to system problems. For example, there has been work on applying machine learning to improve query optimization, indexing, storage layouts, scheduling, log-structured merge trees, sorting, compression, and sketches, among many other data management tasks. Arguably, the ideas behind these techniques are similar: machine learning is used to model the data and/or workload in order to derive a more efficient algorithm or data structure. Ultimately, these techniques will allow us to build "instance-optimized" systems: that is, systems that self-adjust to a given workload and data distribution to provide unprecedented performance without the need for tuning by an administrator. While many of these techniques promise orders-of-magnitude better performance in lab settings, there is still general skepticism about how practical the current techniques really are.

The following is intended as a progress report on ML for Systems and its readiness for real-world deployments, with a focus on our projects done as part of the Data Systems and AI Lab (DSAIL) at MIT By no means is it a comprehensive overview of all existing work, which has been steadily growing over the past several years not only in the database community but also in the systems, networking, theory, PL, and many other adjacent communities.
New trends in high-D vector similarity search
Authors: Echihabi Karima , Zoumpatianos Kostas , Palpanas Themis
Published: October 2021

Similarity search is a core operation of many critical applications, involving massive collections of high-dimensional (high-d) objects. Objects can be data series, text, multimedia, graphs, database tables or deep network embeddings. In this tutorial, we revisit the similarity search problem in light of the recent advances in the field and the new big data landscape. We discuss key data science applications that require efficient high-d similarity search, we survey recent approaches and share surprising insights about their strengths and weaknesses, and we discuss open research problems, including the directions of AI-driven, progressive, and distributed high-d similarity search.
It's not just cookies and tea
Authors: Davidson Susan B.
Published: October 2021

Three of the major research themes over my career have been concurrency, integration and provenance. In this talk, I will explain why these themes are not only important in database research, but how they have played a role in my personal success. I will also discuss how we as a community can use some of these ideas to encourage diversity in our field.
MP-RW-LSH
Authors: Wang Huayi , Meng Jingfan , Gong Long , Xu Jun , Ogihara Mitsunori
Published: October 2021

Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) is a fundamental algorithmic problem, with numerous applications in many areas of computer science. Locality-Sensitive Hashing (LSH) is one of the most popular solution approaches for ANNS. A common shortcoming of many LSH schemes is that since they probe only a single bucket in a hash table, they need to use a large number of hash tables to achieve a high query accuracy. For ANNS-
L
2
, a multi-probe scheme was proposed to overcome this drawback by strategically probing multiple buckets in a hash table. In this work, we propose MP-RW-LSH, the first and so far only multi-probe LSH solution to ANNS in
L
1
distance, and show that it achieves a better tradeoff between scalability and query efficiency than all existing LSH-based solutions. We also explain why a state-of-the-art ANNS
-L
1
solution called Cauchy projection LSH (CP-LSH) is fundamentally not suitable for multi-probe extension. Finally, as a use case, we construct, using MP-RW-LSH as the underlying "ANNS-
L
1
engine", a new ANNS-E (E for edit distance) solution that beats the state of the art.
Frequency-hiding order-preserving encryption with small client storage
Authors: Li Dongjie , Lv Siyi , Huang Yanyu , Liu Yijing , Li Tong , Liu Zheli , Guo Liang
Published: October 2021

The range query on encrypted databases is usually implemented using the order-preserving encryption (OPE) technique which preserves the order of plaintexts. Since the frequency leakage of plaintexts makes OPE vulnerable to frequency-analyzing attacks, some frequency-hiding order-preserving encryption (FH-OPE) schemes are proposed. However, existing FH-OPE schemes require either the large client storage of size
O
(
n
) or
O
(log
n
) rounds of interactions for each query, where
n
is the total number of plaintexts. To this end, we propose a FH-OPE scheme that achieves the small client storage without additional client-server interactions. In detail, our scheme achieves
O
(
N
) client storage and 1 interaction per query, where
N
is the number of distinct plaintexts and
N
≤
n
. Especially, our scheme has a remarkable performance when
N ≪ n
. Moreover, we design a new coding tree for producing the order-preserving encoding which indicates the order of each ciphertext in the database. The coding strategy of our coding tree ensures that encodings update in the low frequency when inserting new ciphertexts. Experimental results show that the single round interaction and low-frequency encoding updates make our scheme more efficient than previous FH-OPE schemes.
Time-topology analysis
Authors: Lou Yunkai , Wang Chaokun , Gu Tiankai , Feng Hao , Chen Jun , Yu Jeffrey Xu
Published: October 2021

Many real-world networks have been evolving, and are finely modeled as temporal graphs from the viewpoint of the graph theory. A temporal graph is informative, and always contains two types of information, i.e., the temporal information and topological information, where the temporal information reflects the time when the relationships are established, and the topological information focuses on the structure of the graph. In this paper, we perform time-topology analysis on temporal graphs to extract useful information. Firstly, a new metric named T-cohesiveness is proposed to evaluate the cohesiveness of a temporal subgraph. It defines the cohesiveness of a temporal subgraph from the time and topology dimensions jointly. Specifically, given a temporal graph

G
s

= (
Vs
, ε
Es
), cohesiveness in the time dimension reflects whether the connections in

G
s

happen in a short period of time, while cohesiveness in the topology dimension indicates whether the vertices in

V
s

are densely connected and have few connections with vertices out of

G
s

. Then, T-cohesiveness is utilized to perform time-topology analysis on temporal graphs, and two time-topology analysis methods are proposed. In detail, T-cohesiveness evolution tracking traces the evolution of the T-cohesiveness of a subgraph, and combo searching finds out all the subgraphs that contain the query vertex and have T-cohesiveness larger than a given threshold. Moreover, a pruning strategy is proposed to improve the efficiency of combo searching. Experimental results confirm the efficiency of the proposed time-topology analysis methods and the pruning strategy.
DSB
Authors: Ding Bailu , Chaudhuri Surajit , Gehrke Johannes , Narasayya Vivek
Published: October 2021

We describe a new benchmark, DSB, for evaluating both workload-driven and traditional database systems on modern decision support workloads. DSB is adapted from the widely-used industrial-standard TPC-DS benchmark. It enhances the TPC-DS benchmark with complex data distribution and challenging yet semantically meaningful query templates. DSB also introduces configurable and dynamic workloads to assess the adaptability of database systems. Since workload-driven and traditional database systems have different performance dimensions, including the additional resources required for tuning and maintaining the systems, we provide guidelines on evaluation methodology and metrics to report. We show a case study on how to evaluate both workload-driven and traditional database systems with the DSB benchmark. The code for the DSB benchmark is open sourced and is available at https://aka.ms/dsb.
UDO
Authors: Wang Junxiong , Trummer Immanuel , Basu Debabrota
Published: October 2021

UDO is a versatile tool for offline tuning of database systems for specific workloads. UDO can consider a variety of tuning choices, reaching from picking transaction code variants over index selections up to database system parameter tuning. UDO uses reinforcement learning to converge to near-optimal configurations, creating and evaluating different configurations via actual query executions (instead of relying on simplifying cost models). To cater to different parameter types, UDO distinguishes heavy parameters (which are expensive to change, e.g. physical design parameters) from light parameters. Specifically for optimizing heavy parameters, UDO uses reinforcement learning algorithms that allow delaying the point at which the reward feedback becomes available. This gives us the freedom to optimize the point in time and the order in which different configurations are created and evaluated (by benchmarking a workload sample). UDO uses a cost-based planner to minimize reconfiguration overheads. For instance, it aims to amortize the creation of expensive data structures by consecutively evaluating configurations using them. We evaluate UDO on Postgres as well as MySQL and on TPC-H as well as TPC-C, optimizing a variety of light and heavy parameters concurrently.
Internet traffic analysis at scale
Authors: Feldmann Anja
Published: October 2021

In this talk, I will use multiple internet measurement studies as examples to outline the challenges that we face when performing internet-scale traffic analysis, including implications of the COVID-19 pandemic on internet traffic as well as detecting IoT devices through the lens of an ISP. Using this as motivation, I will discuss the challenges of working with network-wide flow data and correlating such data with other datasets.
From ML models to intelligent applications
Authors: Vartak Manasi
Published: October 2021

The last 5+ years in ML have focused on building the best models, hyperparameter optimization, parallel training, massive neural networks, etc. Now that the building of models has become easy, models are being integrated into every piece of software and device - from smart kitchens to radiology to detecting performance of turbines. This shift from training ML models to building intelligent, ML-driven applications has highlighted a variety of problems going from "a model" to a whole application or business process running on ML. These challenges range from operational challenges (how to package and deploy different types of models using existing SDLC tools and practices), rethinking what existing abstractions mean for ML (e.g., testing, monitoring, warehouses for ML), and collaboration challenges arising from disparate skill sets involved in ML product development (DS vs. SWE), and brand-new problems unique to ML (e.g., explainability, fairness, retraining, etc.) In this talk, I will discuss the slew of challenges that still exist in operationalizing ML to build intelligent applications, some solutions that the community has adopted, and highlight various open problems that would benefit from the research community's contributions.
Designing production-friendly machine learning
Authors: Zaharia Matei
Published: October 2021

Building production ML applications is difficult because of their resource cost and complex failure modes. I will discuss these challenges from two perspectives: the Stanford DAWN Lab and experience with large-scale commercial ML users at Databricks. I will then present two emerging ideas to help address these challenges. The first is "ML platforms", an emerging class of software systems that standardize the interfaces used in ML applications to make them easier to build and maintain. I will give a few examples, including the open-source MLflow system from Databricks [3]. The second idea is models that are more "production-friendly" by design. As a concrete example, I will discuss retrieval-based NLP models such as Stanford's ColBERT [1, 2] that query documents from an updateable corpus to perform tasks such as question-answering, which gives multiple practical advantages, including low computational cost, high interpretability, and very fast updates to the model's "knowledge". These models are an exciting alternative to large language models such as GPT-3.
Summarizing patients like mine via an on-demand consultation service
Authors: Shah Nigam
Published: October 2021

Using evidence derived from previously collected medical records to guide patient care has been a long-standing vision of clinicians and informaticians, and one with the potential to transform medical practice. We offered an on-demand consultation service to derive evidence from millions of other patients' data to answer clinician questions and support their bedside decision making. We describe the design and implementation of the service as well as a summary of our experience in responding to the first 100 requests. We will also review a new paradigm for a scalable time-aware clinical data search, and to describe the design, implementation, and use of a search engine realizing this paradigm.
Happiness at Work: Evidence of Young People’s Expectations from Lithuania
Authors: Bakanauskienė Irena , Zagurskytė Gustė
Published: October 2021

The article aims to: 1) assess young people’s general perception of happiness at work; 2) identify their most important features of happiness at work; 3) highlight the impact of demographic factors on expectations. The results of the study revealed that the most important features of happiness for young people in Lithuania are as follows: communication with colleagues, independence in achieving one’s goals and matching the organizational activities with the employees’ values; whereas demographic factors do not affect the expectations of happiness at work.
The Theoretical Quadruple Helix Model for Digital Inclusion Increase
Authors: Kulikauskienė Kristina
Published: October 2021

The aim of this paper is to conceptualize the theoretical quadruple helix model in the field of digital inclusion. It explores the literature on digital inclusion issues, stakeholder’s roles and investigates the main features of the quadruple helix model and its application possibilities in the digital inclusion context. Building on the findings of this literature review, the theoretical quadruple helix model for digital inclusion is proposed. This paper contributes to the literature on digital inclusion and lays a conceptual basis for further theoretical and empirical research in this field.
Insurance Against Extreme Weather Events: An Overview
Authors: Kraehnert Kati , Osberghaus Daniel , Hott Christian , Habtemariam Lemlem Teklegiorgis , Wätzold Frank , Hecker Lutz Philip , Fluhrer Svenja
Published: October 2021

Extreme weather events increasingly threaten the economic situation of households and enterprises around the world. Insurance against extreme weather events is among the climate change adaptation instruments that are currently discussed by the policy community. This overview paper provides a synopsis of the state of research on insurance against extreme weather events, outlining advantages and limitations inherent in three main types of insurance: indemnity-based insurance, index-based insurance, and insurance-linked securities. The paper discusses issues related to insurance uptake, distributional effects, misleading incentives and potentially negative side effects, as well as the role of the state.
Wpływ warunków ekstrakcji na potencjał przeciwutleniający wyciągów z kwiatów, liści i owoców głogu (Crataegus × macrocarpa L.)
Authors: Żurek Natalia , Kapusta Ireneusz , Cebulak Tomasz
Published: October 2021

Głóg należy do roślin o dużej zawartości związków biologicznie czynnych, których stężenie w gotowym wyciągu zależy między innymi od zastosowanych parametrów ekstrakcji. Celem pracy była optymalizacja warunków ekstrakcji (temperatury, czasu i stężenia rozpuszczalników) zapewniających osiągnięcie jak największego potencjału przeciwutleniającego preparatów otrzymanych z liofilizowanych części anatomicznych głogu (Crataegus × macrocarpa L.) – z kwiatów, liści i owoców. Ekstrakcję prowadzono w temp. 20 ± 2 ºC przy użyciu trzech rozpuszczalników, w dwóch stężeniach każdy, w ciągu 2 i 24 h. Porównano również efektywność ekstrakcji wspomaganej działaniem ultradźwięków. Potencjał przeciwutleniający określono metodami: ABTS˙+, DPPH•, FRAP i CUPRAC oraz za pomocą testu mocy redukującej. Dodatkowo oznaczono zawartość polifenoli i flawonoidów. W uzyskaniu wyciągów z kwiatów głogu najbardziej skuteczna okazała się 24-godzinna ekstrakcja 70-procentowym acetonem z dodatkiem 1-procentowego kwasu mrówkowego. Ekstrakty te charakteryzowały się najwyższymi wartościami potencjału przeciwutleniającego ABTS˙+, CUPRAC i FRAP. Z kolei w wyciągach z owoców, jak i liści głogu najwyższy potencjał przeciwutleniający stwierdzono po 24-godzinnej ekstrakcji wspomaganej dwukrotnym działaniem ultradźwięków. Najwyższe wartości określanego potencjału wyciągów z owoców głogu ekstrahowanych 50-procentowym acetonem uzyskano po zastosowaniu metody ABTS˙+ i CUPRAC, natomiast w ekstraktach z liści głogu – po zastosowaniu metody DPPH•, CUPRAC oraz testu mocy redukującej. Pod względem potencjału przeciwutleniającego najbardziej efektywnym rozpuszczalnikiem do ekstrakcji liofilizatów z głogu jest 70-procentowy roztwór acetonowo-wodny, wspomagany ultradźwiękami bądź 1-procentowym kwasem mrówkowym.
Bakterie kwasu octowego jako potencjalne probiotyki nowej generacji
Authors: Neffe-Skocińska Katarzyna , Wójtowicz Marta , Dąbrowski Michał , Jaworska Danuta
Published: October 2021

Bakterie kwasu octowego (ang. AAB – Acetic Acid Bacteria) występują powszechnie w środowisku. Biorą udział w procesach fermentacji żywności, na której występują naturalnie lub są dodawane celowo dla uzyskania produktu o pożądanych właściwościach. Bakterie te są izolowane m.in. z roślin i produktów z nich wytwarzanych, z fermentowanej żywności i napojów. Mikroorganizmy te w procesie fermentacji wytwarzają wiele związków, wśród których można wyróżnić kwasy glukuronowy i glukonowy, a także inne kwasy organiczne oraz witaminy. Z przedstawionego przeglądu literatury naukowej wynika, że bakterie kwasu octowego mogą mieć zastosowanie terapeutyczne oraz biotechnologiczne i technologiczne. AAB mają duże znaczenie dla przemysłu spożywczego, zarówno jako bakterie korzystne, jak i szkodliwe w wielu procesach produkcyjnych, w łańcuchu dostaw i podczas przechowywania produktów. Pomimo dużego potencjału i szerokich możliwości aplikacyjnych wykorzystywanie bakterii kwasu octowego na skalę masową jest jednak wciąż ograniczone. W ostatnich latach duże zainteresowanie wzbudzają bakterie wykazujące właściwości prozdrowotne i probiotyczne, jednak, aby dany szczep został uznany za probiotyczny, musi spełnić określone wymagania. Bakterie kwasu octowego nie kolonizują jelita grubego, ale wykazują wiele właściwości prozdrowotnych i terapeutycznych, co uzasadnia możliwość ich zaliczenia do grupy probiotyków nowej generacji.
Wpływ procesu zamrażania i rozmrażania na bezpieczeństwo mikrobiologiczne mleka kobiecego
Authors: Rosiak Elżbieta , Gemba Mateusz , Wesołowska Aleksandra
Published: October 2021

Mleko kobiece uznawane jest za „złoty standard” żywienia dla noworodków ze względu na unikatowe właściwości odżywcze i immunologiczne oraz źródło mikroflory stanowiącej podstawę do kształtowania mikrobiomu człowieka. Działalność Banków Mleka przyczynia się do racjonalizacji dostępności mleka kobiecego. Metodą utrwalania mleka w celu jego przechowywania jest zamrażanie. W pracy podjęto próbę oceny jakości mikrobiologicznej mleka kobiecego nieutrwalonego oraz mleka poddanego zamrażaniu i rozmrażaniu z zastosowaniem metody w nawiewie powietrza o temp. 37 ºC. Analizy wykonano w kierunku: ogólnej liczby drobnoustrojów tlenowych mezofilnych (OLD), Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Cronobacter sakazakii, Listeria monocytogenes, Salmonella spp. Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono, że w przypadku ogólnej liczby drobnoustrojów tlenowych mezofilnych 30 % próbek mleka kobiecego przed zamrożeniem przekraczało maksymalną akceptowaną liczbę drobnoustrojów, natomiast w przypadku mleka rozmrożonego było to 5 % prób. Liczba Staphylococcus aureus została przekroczona w 10 % próbek mleka przed zamrożeniem i w 5 % próbek mleka rozmrożonego. Stwierdzono, że proces zamrażania i prawidłowo przeprowadzony proces rozmrażania mogą stanowić istotny element kształtowania jakości mikrobiologicznej mleka kobiecego. W próbkach mleka kobiecego poddanych analizie nie wykryto bakterii patogennych: Listeria monocytogenes, Salmonella, Cronobacter sakazakii. Bakterie E. coli również były nieobecne, co świadczy o dobrym stanie higieny i przestrzeganiu instrukcji higieny postępowania z mlekiem.
Ocena dostępności oraz składu suplementów diety zawierających ksantofile – luteinę, zeaksantynę i astaksantynę
Authors: Rewucka Agnieszka , Hamułka Jadwiga
Published: October 2021

Luteina, zeaksantyna i astaksantyna zaliczane są do ksantofili, czyli hydroksylowych pochodnych karotenów – związków o silnych właściwościach prozdrowotnych. Wpływają one na prawidłowe funkcjonowanie wielu układów i narządów. Z uwagi na brak możliwości syntetyzowania wymienionych ksantofili przez organizm człowieka oraz stosunkowo małe ich spożycie z żywnością powstaje coraz szersza gama suplementów umożliwiających uzupełnianie niedoborów tych związków. Celem pracy był przegląd suplementów diety zawierających luteinę, zeaksantynę oraz astaksantynę, dostępnych od 5 lipca do 31 października 2019 roku na polskim rynku. Charakterystykę suplementów diety przygotowano na podstawie informacji zamieszczonych na opakowaniach, ulotkach dołączonych do tych opakowań, jak również znajdujących się na stronach internetowych aptek, sklepów zielarskich i sklepów z odżywkami. W badanym okresie stwierdzono obecność 233 takich preparatów, w tym 72 z luteiną, 2 z zeaksantyną, 42 z astaksantyną, 105 z luteiną i zeaksantyną, 6 z luteiną i astaksantyną oraz 6 zawierających wszystkie 3 karotenoidy. Zawartość omawianych związków w zalecanej dziennej dawce zależała przede wszystkim od wskazań do stosowania tych preparatów i wahała się w zakresie 0,02 ÷ 40 mg luteiny, 0,032 ÷ 9 mg zeaksantyny oraz 0,005 ÷ 40 mg astaksantyny. Suplementy diety zawierające luteinę (62 % preparatów) i zeaksantynę (84 % preparatów) były przeznaczone do stosowania w celu zapewnienia prawidłowego widzenia. W przypadku preparatów z astaksantyną wskazywano działanie kompleksowe oraz z przeznaczeniem dla osób ze schorzeniami układu sercowo-naczyniowego (po 28 %).
Wpływ miejsca pozyskania drewna na jakość i bezpieczeństwo zdrowotne kiełbas wędzonych
Authors: Ruda Bartłomiej , Okoń Anna , Trząskowska Monika , Szymański Piotr , Dolatowski Zbigniew
Published: October 2021

Celem pracy była ocena wpływu miejsca pozyskania drewna na zawartość wielopierścieniowych węglowodorów aromatycznych oraz na jakość produktów mięsnych tradycyjnie wędzonych, badanych bezpośrednio po wyprodukowaniu i po 14 dniach przechowywania. Materiałem doświadczalnym była modelowa kiełbasa z mięsa wieprzowego, wędzona w tradycyjnej wędzarni w dwóch wariantach. W pierwszym wariancie do wędzenia użyto drewna pozyskanego z terenów ekologicznych, natomiast w drugim – z terenów uprzemysłowionych. Oznaczenie wielopierścieniowych węglowodorów aromatycznych (WWA) wykonano za pomocą wysokosprawnej chromatografii cieczowej z detekcją fluorescencyjną (HPLC-FLD). W badaniach określono również właściwości fizykochemiczne, sensoryczne oraz jakość mikrobiologiczną kiełbas. W badaniach wykazano, że stężenie benzo[a]pirenu oraz sumy 4WWA (benzo[a]pirenu, benzo[a]antracenu, benzo[b]fluorantenu i chryzenu) w kiełbasie, bezpośrednio po wędzeniu drewnem pozyskanym z obszarów ekologicznych, nie przekraczało maksymalnych dopuszczalnych stężeń i wynosiło 0,97 µg/kg, a suma 4WWA – 8,05 µg/kg. Średnia zawartość benzo[a]pirenu w kiełbasie wędzonej drewnem pozyskanym z terenów uprzemysłowionych, bezpośrednio po wyprodukowaniu, wynosiła natomiast 2,41 µg/kg, a suma 4WWA – 14,87 µg/kg. Produkt taki, według wytycznych rozporządzenia Komisji Unii Europejskiej (UE) nr 835/2011, nie powinien być spożywany przez człowieka. Stwierdzono, że kiełbasa wędzona drewnem ekologicznym charakteryzowała się istotnie niższym poziomem badanych związków po 14 dniach przechowywania i nie przekraczała dopuszczalnych zawartości. Po uwzględnieniu dopuszczalnego maksymalnego poziomu sumy 4WWA oraz benzo[a]pirenu w badanych kiełbasach stwierdzono, że zawartość WWA w produktach mięsnych zależy od miejsca pozyskania drewna użytego podczas procesu wędzenia.
Ocena zawartości wybranych makro- i mikroelementów w miodach komercyjnych oraz w miodach pochodzących bezpośrednio z pasieki
Authors: Doba Karolina , Cieślak Marta , Zmudziński Wojciech
Published: October 2021

Miód charakteryzuje się unikatowymi właściwościami sensorycznymi i prozdrowotnymi. W skład miodu wchodzą między innymi przeciwutleniacze, enzymy, witaminy, makro- i mikroelementy, które kształtują jego aktywność biologiczną i odgrywają kluczową rolę w prawidłowym funkcjonowaniu organizmu. Miody stanowią źródło potasu, magnezu, wapnia, sodu, siarki, manganu, żelaza, wanadu, chromu, fosforu, srebra, boru i miedzi. Celem pracy było określenie składu mineralnego miodów odmianowych dostępnych na polskim rynku. W badaniach użyto polskich miodów różnych odmian: akacjowego, wielokwiatowego, lipowego i rzepakowego. Ocenie poddano miody zakupione w supermarkecie i pochodzące bezpośrednio z pasieki. Średnia zawartość Ca, K, Na, Mg, Mn, Zn, Cu i Fe w miodach wynosiła odpowiednio [mg/100 g]: 7,42, 59,66, 1,57, 1,44, 0,11, 0,46, 0,02 i 0,12. Największą zawartością makro- i mikroelementów charakteryzował się miód wielokwiatowy pochodzący bezpośrednio z pasieki – 133,77 mg/100 g. Najmniejszą zawartość składników mineralnych wykazano w miodzie akacjowym zakupionym w supermarkecie – 27,23 mg/100 g. Dodatkowo przeanalizowano wpływ położenia prywatnej pasieki w okolicach Huty Miedzi Głogów na zawartość miedzi w próbach miodów różnych odmian. Nie stwierdzono statystycznie istotnej różnicy (p ≥ 0,05) pomiędzy średnią zawartością miedzi w miodach komercyjnych i w miodach z prywatnej pasieki, co wskazuje na brak wpływu pochodzenia geograficznego na zawartość tego pierwiastka.
Zastosowanie spektrometrii fluorescencji rentgenowskiej całkowitego odbicia (TXRF) do oznaczania zawartości krzemu w materiale roślinnym
Authors: Palacz Magdalena
Published: October 2021

Liczne opracowania naukowe, w których wykazano dobroczynne działanie krzemu na rośliny, świadczą o wzrastającym zainteresowaniu rolą krzemu w kontekście wpływu na wzrost i prawidłowy rozwój roślin. Wskazują również na potrzebę uzupełniania tego pierwiastka w podłożu podczas produkcji roślinnej. Celem badań było dopracowanie metody przygotowania próbek materiału roślinnego i oznaczenie w nich zawartości krzemu z zastosowaniem spektrometrii fluorescencji rentgenowskiej całkowitego odbicia. Próbki materiału roślinnego, w skład którego wchodziły liofilizowane i suszone liście szałwii lekarskiej (Salvia officinalis), suszone liście skrzypu polnego (Equisetum arvense) i suszone liście pokrzywy zwyczajnej (Urtica dioica), poddano analizie pierwiastkowej. Próbki suszu roślinnego roztwarzano z wykorzystaniem mieszaniny stężonego kwasu azotowego(V) oraz nadtlenku wodoru w mineralizatorze mikrofalowym. Analizę zawartości krzemu w próbkach przeprowadzono przy użyciu spektrometru fluorescencji rentgenowskiej całkowitego odbicia (TXRF). Zawartość krzemu w próbkach szałwii lekarskiej wynosiła 0,2 %, w próbkach pokrzywy zwyczajnej – ponad 0,5 %, a w próbkach skrzypu polnego – ok. 1,4 %. W celu potwierdzenia i uzupełnienia otrzymanych informacji zgromadzony materiał roślinny poddano także analizie mikroskopowej z zastosowaniem skaningowego mikroskopu elektronowego, umożliwiającego również określenie składu pierwiastkowego w mikroobszarze dzięki spektrometrowi dyspersji energii wtórnego promieniowania rentgenowskiego. Wykonano fotografie mikroskopowe oraz analizę składu pierwiastkowego próbek materiału roślinnego w mikroobszarze, a przeprowadzone analizy pozwoliły na wykazanie obecności krzemu w trzech próbkach badanego materiału roślinnego: szałwii uprawianej w sposób konwencjonalny, pokrzywy i skrzypu polnego.
Zastosowanie metody SRC (Solvent Retention Capacity) do określania przydatności technologicznej mąki pszennej
Authors: Zimnicki Bartosz , Mildner-Szkudlarz Sylwia , Spychaj Radosław , Gutsche Mateusz
Published: October 2021

Celem opracowania było przedstawienie syntetycznej wiedzy o metodzie SRC (ang. Solvent Retention Capacity), z uwzględnianiem jej historii, dostępnych wariantów aparaturowych, zasad postępowania podczas wykonania oznaczenia oraz kierunków zastosowania. Metoda SRC została opracowana w połowie XX w. do oceny jakości mąki z pszenicy miękkiej (ang. soft wheat) pochodzącej z Ameryki Północnej. W publikacjach z XXI w. przedstawiono dane wskazujące na przydatność i szeroki zakres stosowania metody SRC także do oceny jakości mąki z klasycznej europejskiej pszenicy zwyczajnej (Triticum aestivum) oraz z mąk uzyskanych z innych zbóż, jak: jęczmień, owies, pszenżyto i żyto. Metoda SRC jest testem solwatacyjnym bazującym na ocenie zdolności pęcznienia składników mąki w środowisku wybranych roztworów. Zastosowanie w omawianej metodzie nie jednego, lecz trzech roztworów (rozcieńczonego wodnego roztworu węglanu sodu, stężonego wodnego roztworu sacharozy i rozcieńczonego wodnego roztworu kwasu mlekowego) oraz wody jest kluczowe dla oceny możliwości zastosowania mąki w poszczególnych procesach technologicznych. Wykorzystanie powinowactwa tych roztworów do głównych funkcjonalnych polimerów mąki pszennej, jakim są białka glutenowe, skrobia uszkodzona oraz pentozany, pozwala na określnie ich wpływu na właściwości mąki oraz na jakość produktów końcowych w technologii piekarskiej i ciastkarskiej. Metoda SRC umożliwia ocenę właściwości mąki, dokonanie doboru odmian czy metod uprawy, co ma istotne znaczenie w młynarstwie oraz w zakładach produkcyjnych, w których mąka pszenna jest podstawowym surowcem.
Możliwości wykorzystania miodu w terapii COVID-19 – potencjalne mechanizmy działania i przegląd badań klinicznych
Authors: Grabek-Lejko Dorota , Dżugan Małgorzata
Published: October 2021

COVID-19 to nowa choroba zakaźna układu oddechowego wywoływana przez wirus SARS-CoV-2, patogen należący do rodziny koronawirusów, odpowiedzialny za wywołanie światowej pandemii. Obecnie nie ma zatwierdzonych metod leczenia, a jedynym sposobem zapobiegania pandemii są masowe szczepienia. Równocześnie na całym świecie trwają poszukiwania leku na COVID-19, testowane są głównie znane substancje lecznicze, w tym produkty naturalne. Do grupy tej zalicza się miód, produkt znany z właściwości przeciwbakteryjnych, przeciwwirusowych i immunomodelujących. Właściwości przeciwwirusowe miodu obejmują działanie wirusobójcze, hamowanie replikacji wirusa, blokowanie adhezji i wnikania do komórek gospodarza, aktywację układu odpornościowego i indukcję przeciwciał oraz wzmacnianie leków przeciwwirusowych. Za aktywność przeciwwirusową miodu odpowiadają występujące w nim składniki, głównie flawonoidy, kwasy fenolowe i nadtlenek wodoru. Aktywność przeciwutleniająca miodów jest skorelowana z całkowitą zawartością polifenoli i zróżnicowana odmianowo. Ciemne miody odmianowe jednokwiatowe (gryczany, wrzosowy, faceliowy) wykazują silniejsze właściwości przeciwutleniające w porównaniu z miodami wielokwiatowymi i miodami odmianowymi jednokwiatowymi o jasnej barwie (nawłociowym, mniszkowym, rzepakowym, akacjowym). W badaniach in vitro i in silico wykazano skuteczność miodu i jego składników bioaktywnych w unieszkodliwianiu wirusa SARS-CoV-2, ale wciąż brakuje dowodów na skuteczność miodu w zwalczaniu COVID-19. Potencjalne mechanizmy działania miodu w terapii COVID-19 obejmują: redukcję stresu oksydacyjnego, wzmacnianie układu odpornościowego, zapobieganie wtórnym infekcjom oraz łagodzenie objawów chorób współistniejących. W pracy dokonano przeglądu aktualnych badań naukowych, w tym klinicznych, obejmujących zastosowanie miodu w leczeniu COVID-19.