Effects of different blowing agents on physical properties of extruded puffed snacks made from yellow pea and red lentil flours
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pulse flours are nutritionally dense ingredients that can increase protein and fiber contents of extruded foods to create healthier snacks. However, extruding with such ingredients can deteriorate desirable physical properties such as expansion. The use of physical blowing agents (e.g., gases) can counter this. In this study, N 2 and CO 2 gases were used to investigate the impact of blowing agents on physical properties of red lentil and yellow pea extrudates. Microscopy imaging of extrudate cross‐sections showed increased number of cells brought about by gas injection. Some textural parameters, such as crunchiness, were positively affected by gas use regardless of pulse type, whereas others, such as bowl life, were a function of both pulse and gas type. The greatest changes in overall extrudate color and lightness were observed for red lentil with N 2 gas injection. The use of physical blowing agents during food extrusion presents great potential in manipulating extrudate expansion, microstructure, texture, and color, with N 2 gas well suited for red lentil extrudates in dry form and CO 2 gas well suited for yellow pea extrudates in wet form. Practical applications Physical blowing agent‐assisted extrusion is a novel technology for the food industry's ability to control aerated food structure and texture. As such, the concentration and solubility of blowing agents may be manipulated to enhance the physical properties of high protein‐ and high fiber‐aerated foods, including ready‐to‐eat snacks, breakfast cereals, and gluten‐free products. The use of physical blowing agent‐assisted extrusion has tremendous potential for the development of nutritionally dense, plant‐based aerated foods with consumer appeal. The results obtained are useful for the food industry because incorporation of such food products into our daily diets, through processing them using innovative technologies, not only adds value to plants (e.g., pulses and cereals) but also has potential health, economic, and ecological benefits for the society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle