Sensory and Physicochemical Studies of Thermally Micronized Chickpea ( <i>Cicer arietinum</i> ) and Green Lentil ( <i>Lens culinaris</i> ) Flours as Binders in Low‐Fat Beef Burgers
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are known to be nutritious foods but are susceptible to oxidation due to the reaction of lipoxygenase (LOX) with linolenic and linoleic acids which can lead to off flavors caused by the formation of volatile organic compounds (VOCs). Infrared micronization at 130 and 150 °C was investigated as a heat treatment to determine its effect on LOX activity and VOCs of chickpea and green lentil flour. The pulse flours were added to low-fat beef burgers at 6% and measured for consumer acceptability and physicochemical properties. Micronization at 130 °C significantly decreased LOX activity for both flours. The lentil flour micronized at 150 °C showed a further significant decrease in LOX activity similar to that of the chickpea flour at 150 °C. The lowering of VOCs was accomplished more successfully with micronization at 130 °C for chickpea flour while micronization at 150 °C for the green lentil flour was more effective. Micronization minimally affected the characteristic fatty acid content in each flour but significantly increased omega-3 and n-6 fatty acids at 150 °C in burgers with lentil and chickpea flours, respectively. Burgers with green lentil flour micronized at 130 and 150 °C, and chickpea flour micronized at 150 °C were positively associated with acceptability. Micronization did not affect the shear force and cooking losses of the burgers made with both flours. Formulation of low-fat beef burgers containing 6% micronized gluten-free binder made from lentil and chickpea flour is possible based on favorable results for physicochemical properties and consumer acceptability.
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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 | 0,001 |
| 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 ».