Chemical Composition and Functional Properties of Selected Seaweeds from the Kenya Coast
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to determine the chemical and functional properties of five Kenyan seaweed species namely; (Hypnea musciformis, Eucheuma denticulatum, Laurencia intermedia, Sargassum oligocystum, Ulva fasciata) as a potential fat replacer in chicken sausage processing. The proximate composition was investigated using the standard AOAC methods, while the nitrogen-free extract (NFE) was determined by weight difference of the proximate components. The seaweeds were analyzed for mineral composition using atomic absorption spectrophotometry while the fatty acid profile was determined by gas chromatography. The water holding capacity and the emulsion capacity of the seaweed were determined using AACC procedures. The highest proximate component was NFE (65.06 %) while the least was crude fat (0.87 %). Among the nine minerals analyzed, calcium was the highest (1185.29 mg/100g) while lead was not detected. Saturated fatty acids (SFA) were the highest with a range of 53.03-71.05 % followed by monounsaturated fatty acids (4.83-17.71%) and polyunsaturated fatty acids (PUFA) (2.75 - 10.13%). The highest emulsifying activity was obtained in Ulva fasciata (75.66 %) and Eucheuma denticulatum (75.69 %) while the lowest was obtained in Sargassum oligocystum (59.19 %). The highest water holding capacity was obtained in Sargassum oligocystum (13.75ml/g) while the lowest was recorded in Eucheuma denticulatum (8.42ml/g) and Ulva fasciata (9.16ml/g). The findings of this study demonstrated the potential of seaweeds in improving the chemical and functional characteristics of processed foods.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».