Effects of Boiling and Smoking on the Proximate Composition and Oil Quality of a Commercially Important Freshwater Fish (Chrysichthys nigrodigitatus) from Nkam River in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
The effects of boiling and smoking on the proximate composition and lipids quality of a freshwater fish (Chrysichthys nigrodigitatus) collected from Nkam River in Cameroon were investigated. Fresh fish was filled, boiled or smoked and then, aliquoted for analyses. One portion was dried at 50 °C and ground into flour for the proximate composition determination. The other portion was served for lipids extraction using the Bligh and Dyer method. The extracted oil was characterized physico-chemically using chemical indexes and GC/FID. Moisture, protein, ash and lipid contents of raw fish were 80.67±4.18, 64.42±1.51, 10.90±0.42 and 22.06±5.40 % dm respectively. The changes in dry matter, protein and ash contents were found to be statistically significant (P<0.05) after smoking. The most important mineral of this fish was the Potassium (7017.54-8771.93 mg/kg). Except the calcium and phosphorus contents which decreased with the treatments, the amount of the other detected minerals was significantly increased. It was also found that these technological treatments significantly increased (P<0.05) the free fatty acids and hydroperoxides formation in oil, while it decreased its iodine value. The fatty acid profile of untreated and treated fish revealed her richness in Palmitic (22.91-34.76%), Oleic (12.83-23.55%), Stearic (11.29-14.81%), Linoleic (LA) (ω6) (2.83-6.75%), Arachidonic (ω6) (2.50-6.64%) and Docosahexaenoic (DHA) (ω3) (1.56-12.31%) acids. The ratio PUFA/SFA of raw fish (0.47) was severely reduced by the smoking (0.26) while it increases after boiling (0.61). This fish contain appreciable levels of Omega-6 PUFA, suggesting that it could be used as a source of healthy diet for human beings. These findings may also be beneficial for the fish industry, nutritionists and researchers who were striving to improve the nutritive value, processing and marketing of selected fish species.
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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 | 0,000 |
| 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 ».