Chemical and Mineral Composition of Amaranth (Amaranthus L.) Species Collected From Central Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Chemical analysis and mineral composition of twenty accessions of grain and leaf Amaranth (Amaranthus L.) collected from different agro-ecological zones of Central Malawi were conducted according to the standards of Association of Official Analytical Chemistry (AOAC). Analysis of variance (ANOVA) and means were separated using least significance difference (P ≤ 0.05) in Gen Stat version 15. The analyses for grain Amaranth showed that moisture content ranges from 10.69 to 12.22% while ash content varied from 4.4 to 8.7%. Elemental analyses in mg/100 grams on dry weight basis indicated that the grain had calcium (78.3 to 1004.6), iron (3.61 to 22.51), magnesium (44.31 to 97.38), potassium (267.8 to 473.6) and zinc (0.53 to 1.20). The mean differences for leaf chemical analyses were highly significant (p < 0.001) with crude protein ranging from 13.37 to 23.27%; ash (14.08 to 19.95%) and Vitamin C (30.3 to 117.79 mg/100 g) while the mean mineral leaf analyses in mg/100 grams ranged from 14.84 to 31.17 for iron, 1.03 to 3.46 for zinc, 1512 to 2381 for calcium, 1320 to 1677 for potassium and 383.4 to 513.9 for magnesium. Generally the accessions from mid altitude area of Lilongwe showed highest values for both grain and leaf mineral analyses while accessions from the high altitude showed lower values. The results of this study provide evidence that local Amaranthus genotypes have appreciable amount of nutrients, minerals and vitamins important to meet dietary requirements of rural and urban communities in Malawi.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».