Variation in Nutritional Composition of Australian Mungbean Varieties
Notice bibliographique
Résumé
Australian mungbean production is primarily focused in Central and Southern Queensland and Northern NSW, with around 95% of the total mungbean crop exported as a commodity to overseas markets. Significant improvement in pulse crops such as mungbean have primarily been achieved from plant breeding approaches focused on increasing yield and disease resistance. Whilst this remains crucial for the ongoing success and production of the crop, further improvements could be achieved through an increased understanding of nutritional variation, varietal performance and the impact of environmental and agronomic factors on overall nutritional quality. In this survey, the primary objective was to evaluate and compare the nutritional composition of three commercial Australian mungbean varieties (Crystal, Satin II and Celera II-AU), grown in different regions in Queensland (Warra and Hermitage sites) and New South Wales (Liverpool Plains and Northern NSW sites). Mungbean varieties were evaluated in terms of visual seed appearance, measuring seed colour and size, prior to comprehensive nutritional evaluation of milled mungbean flours in order to determine the extent of variation between varieties and regions. Moisture, protein, ash, fat, dietary fibre (total, insoluble and soluble fibre), starch and amylose composition, starch pasting properties (RVA profile) and amino acid compositions were evaluated and compared. This survey may potentially lead to a larger scale evaluation in the future, broadening the scope to include other significant Australian pulse crops such as faba bean and chickpea. Ultimately, the information gathered from this survey may assist plant breeders, producers and processors in regard to improving, growing, processing and value-adding Australian mungbean for both domestic and export markets.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».