Development of protein-Rich Sorghum-Based Expanded Snacks Using Extrusion Technology
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum is an important staple crop in semi-arid regions of Africa and India because of its drought tolerance. But low protein content and quality limit its widespread use. This project focused on developing sorghum-based extruded snacks. Results from preliminary lab-scale extrusion experiments were used to design a 2×5 factorial pilot-scale study. Two blends of sorghum flour and corn flour were prepared (6:1 and 5:2 w/w ratios) as the controls. Three different sources of protein—whey protein isolate, defatted soy flour, and mixed legume flour—were added to the sorghum/corn flour blends at 30%. A 50:50 blend of defatted soy flour and whey protein isolate was also added at 30% to the sorghum/corn flour blends. The resultant ten formulations were extruded on a pilot-scale twin-screw extruder to investigate the effects of sorghum/corn flour ratio and protein addition on product expansion, microstructure, mechanical properties, and sensory attributes. Expansion ratio of extruded product increased at the higher level of corn flour, and decreased with the incorporation of protein sources. Extrudates with defatted soy flour had a lower expansion ratio (5.3–5.4) than those with whey protein isolate (7.7–7.9), legume flour (7.1–9.9), or whey protein isolate-defatted soy flour (6.1–6.9). Extrudate microstructure, obtained by X-ray microtomography, corresponded well with expansion characteristics. Extrudates with defatted soy flour had the lowest cell diameter. Average crushing force (ranging from 40.9 to 154.87 N) was lower for extrudates with a higher level of corn flour. However, contrary to expectations, crushing force and crispness work both decreased with incorporation of protein sources. Consumer acceptability results showed that the addition of protein sources enhanced taste and overall acceptability of the extruded snacks, with the treatment sorghum/corn flour 5:2 and whey protein isolate-defatted soy flour as the protein source having significantly higher ratings than the other treatments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».