Lactobacillus salivarius Fermentation Reduced Glucosinolate and Fibre in Canola Meal
Notice bibliographique
Résumé
Local traditional fermented foods consisting of seven samples of tempoyak (made from fresh durian fruit), six samples of budu (made from boiled fish), four samples of tempeh (made from boiled soybean), two samples of vegetable pickle (made from raw cabbage) and one sample of tapai (made from cooked glutinous rice), were used as samples for the isolation of lactic acid bacteria (LAB). A number of samples for different fermented foods like tempoyak, budu and vegetable pickle were screened as they were fermented by microorganisms naturally present in the food. One hundred isolates were obtained and by sequential screening for catalase activity and Gram-staining, 20 isolates were determined to be Lactobacillus. Ten isolates with the highest enzymatic activities were selected based on the biochemical reactions of the API ZYM kit. Canola meal (CM) was treated with the ten Lactobacillus isolates in solid state fermentation for 30 days. The most efficient LAB isolate was identified as lactobacillus salivarius and significantly reduced the total glucosinolate and crude fibre content of CM by 38% and 16%, respectively.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».