Development of Gluten-Free Egg Pasta based on Amaranth, Maize and Sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Due to increase of the population affected by Coeliac disease and awareness of consumers about the relationship between food and health, the production of cereal products from raw materials other than wheat is of interest. The aim of the work was to produce good quality gluten-free spaghettis, based on sorghum, amaranth and maize flour. Response surface methodology was applied to determine optimal formulation for the production of pasta. The resulting products of the experimental design were characterized regarding humidity, color, density, water activity, texture (firmness and elasticity), optimal cooking time, cooking weight, and cooking loss. The main trials were compared to two industrials gluten-free spaghetti. The results showed that water activity and cooking weight of the main trials were similar to the industrials pasta, but were really different for the other studied parameters. The optimal formulation was determined in order to obtain pasta with low cooking loss and optimal color and texture firmness. It utilized 12% egg white, 60% maize flour, 30% sorghum flour, 10% amaranth flour, 2.4% guar gum and 36% water. The optimal formulated pasta was evaluated by an untrained consumer panel in a sensorial analysis to show the consumer acceptance. The product presents nutritional benefits, the color was appreciated, but the texture was granular and crumbly which was not liked by the consumers.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».