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Enregistrement W2517714397 · doi:10.5539/jfr.v5n5p43

Effects of Amylose-To-Amylopectin Ratios on Binding Capacity of DDGS/Soy-Based Aquafeed Blends

2016· article· en· W2517714397 sur OpenAlexvenueno aff
Ferouz Y. Ayadi, Kurt A. Rosentrater, Kasiviswanathan Muthukumarappan, S. Kannadhason

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAmylopectinAmyloseStarchFood scienceChemistryAbsorption of waterPelletExpansion ratioExtrusionMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demands for seafood products are steadily increasing. Alternative protein sources are required to compensate for enormous amounts of fishmeal that is needed for global seafood production. Starch is a food polymer that can be added to fish feed formulations to enhance binding and expanding capabilities of extrudates. Floatability, a key factor for most aqua feeds, can be optimized by the addition of certain starch sources. Six ingredient blends with a similar protein content (~32.5%) containing two starch sources, Hylon VII (containing 70% amylose, 30% amylopectin) or Waxy I (containing 0% amylose, 100% amylopectin), 20% distillers dried grain with solubles (DDGS), and 15, 25, and 35% moisture content were used along with appropriate amounts of soybean meal, menhaden fishmeal, whey, vitamin and mineral mix to investigate nutritionally-balanced feeds for Nile tilapia (Oreochromis niloticus L.). The blends were processed using a laboratory single-screw extruder with varying temperature settings (90-90-90°C, 100-120-120°C, and 100-120-140°C), screw speeds (100, 120, and 140 rpm), and length/diameter ratio (3.4, 6.6, 9.2) of the die. Extensive analyses of expansion ratio (ER), unit density (UD), sinking velocity (SV), and pellet durability indices (PDI), water absorption (WAI) and water solubility indices (WSI) were conducted to evaluate the effects of the two starch sources on extrudate binding and floating capacity. By varying process conditions, significant differences (P>0.05) among the blends were detected for all extrudate physical properties. Significantly higher values for ER, UD, and PDI were achieved by using the Waxy I starch source, while values for SV and WAI decreased. For WSI no significant differences were detected. Increasing the moisture content from 15-35% resulted in a significant increase in ER, WAI, and PDI and a significant decrease in UD. WSI showed no clear pattern in changes. The impact of different amylopectin to amylose ratio, temperature and moisture content on extrudate stability, cohesion and physical properties was demonstrated in this study. All formulations yielded viable extrudates while the blends with the amylopectin as the sole source of starch resulted in higher quality extrudates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
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Résumé présentoui

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