Nutritional and physical characterization of sugar-snap cookies: effect of banana starch in native and molten states
Notice bibliographique
Résumé
Starch is the major glycemic carbohydrate related to postprandial glycaemia and it naturally exists in the form of partially crystalline starch granules. Interestingly, the microstructural and granular features of banana starch have been reported to be inherently resistant to enzyme digestion. Converse to bread, sugar-snap cookie dough undergoes minimum starch gelatinization during baking. Therefore, the inclusion of banana starch in sugar-snap cookies could have a major role on starch susceptibility to be undigested or digested slowly, which could be especially relevant in gluten-free diets, typically characterized by a lower fiber intake and higher glycemic response. Here, we demonstrate that the starch digestion rate (k) and consumer's acceptance of gluten-free sugar-snap cookies can be simultaneously improved by a 30% replacement of rice flour by native banana starch. Furthermore, the content of resistant starch was increased from 0.1 to 3.6% (g per 100 g cookie), which would allow labeling of cookies as "source of fiber" in some food regulations. We also showed that the inclusion of fully gelatinized banana starch causes an increase of the water fraction that dramatically shifts the texture from brittle to soggy, according to the three-point bending test, that contributed to worsen consumer's acceptance. Classic sugar-snap cookies are composed mainly of a continuous glassy sucrose-water matrix which confers this product its brittle textural properties. Therefore, when selecting novel starches for low/sustained glycemic response, it is paramount to deliberately formulate sugar-snap cookies to begin their shelf-lives in a glassy state that allows a desired crispy texture.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».