Proximate Composition and Sensory Properties of Complementary Food Formulated From Malted Pre-Gelatinized Maize, Soybean and Carrot Flours
Notice bibliographique
Résumé
The nutrient and sensory properties of malted pre-gelatinized maize supplemented with varying amounts of soy and carrot flour was evaluated. The blends (Malted pre-gelatinized maize flour : Soy flour : Carrot flour) in grams were: A (80: 20: 0), B (73.125: 23.125: 3.75), C (66.250: 26.250: 7.50), D (65.625: 23.125:11.25), E (65: 20:15), F (63.125: 33.125: 3.75), G (63.125:25.625: 11.25), H (60: 25: 15) and I (100:0:0). There were significant (P ≤ 0.5) differences in the proximate composition of the blends. The moisture content ranged between 3.55 - 8.10%. The protein content of the samples increased (P ≤ 0.5) with the increase in soy substitution and varied from 11.61% for the control (sample I) to 21.53% for sample F. The fat, ash and crude fibre content of the blends varied from 1.68 - 10.86, 1.45 - 2.8 and 0.20 - 4.40% respectively. The control had significantly (P ≤ 0.5) the highest carbohydrate content of 75.61%, while it varied between 55.30 and 71.60 % for others. The energy values varied from 360.43 - 405.00 Kcal/g. The sensory scores were based on a 9-point hedonic scale, with 1 and 9 expressed as dislike extremely and like extremely. The assessors’ likeness for the sensory attributes (colour, texture, taste, aroma and general acceptability) was below neither like nor dislike. This study revealed that substitution with soybeans and carrot flours increased the nutrient composition of the malted pre-gelatinized maize, soybean and carrot flour blends. Particularly the soy flour as sample F with the highest soy flour substitution (33. 123g) had significantly the highest protein (21.53%), fat (10.86%) and energy (405 Kcal/g) values. This would be recommended for good quality porridge. Although, the sensory analysis revealed the need for further investigation on processing methods especially the malting process as to enhance the overall acceptability of the product.
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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 | 0,001 |
| 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 ».