Changes in Semolina Yellow Pigment Content and Carotenoid Composition During Pasta Processing
Notice bibliographique
Résumé
Changes in total yellow pigment (TYP) content and carotenoid composition were examined at different stages of pasta processing. Semolina samples were milled from durum genotypes with and without the Lpx‐B1.1 gene deletion and then processed into dry pasta. Significant pigment loss (12.8–15.3%) based on TYP content was observed from semolina to dough in genotypes without the gene deletion. Such loss remained low (2.0–2.8%) for genotypes with the Lpx‐B1.1 gene deletion. Extrusion and drying processes did not result in substantial pigment loss. The overall pigment loss (from semolina to dried pasta) of genotypes with the gene deletion was 9.1–12.8%, in comparison with 19.0–21.7% in genotypes without the deletion. Changes in carotenoids examined by ultra‐performance liquid chromatography showed that lutein decreased gradually from representing 80% of total carotenoids to 70% of total carotenoids during pasta processing. The reduction of lutein was mostly during dough mixing, with a decrease of 16.7% in genotypes with the Lpx‐B1.1 deletion and 27.8% in genotypes without the deletion. Minor carotenoids increased during pasta drying, possibly at the expense of lutein. Results of this study showed that although breeding for elevated yellow pigments is the key, pasta color can be further improved by reducing pigment losses at different stages of pasta processing through selection of genotypes with Lpx‐B1.1 deletion and applying a vacuum during mixing and extrusion processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».