Laboratory-Scale Characterization of a Purple Rice Variety: Examination of Milling Quality and Determination of Anthocyanin and Oil Concentration across the Bran Layer
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of rice milling quality for new rice varieties and characterization of phytochemicals within the rice bran layer provide important information for optimization of milling and evaluation of the extraction potential for value-added products. In this study, we characterized the milling quality of a purple rice variety (line number MCR02-1576) and measured oil and anthocyanin concentration in the bran layer. After shelling, samples were milled for different lengths of time with a McGill mill and assessed for degree of milling (DOM), whiteness, transparency, milling recovery, and the amount of bran removed at specific milling times. Bran samples were evaluated for anthocyanin and oil concentration. Results showed that this rice variety exhibited low milling recovery (<50%), whiteness (<15%), and transparency (<1%) when compared to non-pigmented rice varieties. The whiteness and transparency values indicate that purple pigment is present in the kernel as well as the bran layer, unlike most other purple rice varieties. DOM was not measurable. Anthocyanin concentration increased linearly with milling length across the entire bran layer. Oil concentration also increased linearly across the inner bran layer. The mean inner bran layer oil concentration was 22%. Processing to obtain the inner fraction of the bran layer for this variety maximizes anthocyanin and oil recovery.
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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 | 0,001 | 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 ».