Functional and thermal properties of yellow pea and red lentil extrudates produced by nitrogen gas injection assisted extrusion cooking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND There are excellent opportunities for greater incorporation into our diets of pulses, which are rich in proteins and dietary fibers, if their functional properties are modified to fit a wide range of applications in the food industry. The objective of this research was to produce high protein and fiber extrudates from yellow pea and red lentil flours using conventional and N2 gas injection assisted extrusion cooking methods. The effects of process variables on extrudate functional and thermal properties were also investigated. RESULTS The cold viscosity of extrudates produced by N2 gas injection were higher than those produced by conventional extrusion, indicating that gas‐assisted extrusion does affect the end‐product pasting properties. At higher barrel temperatures (150–175 °C) extrudates did not exhibit any thermal transition in their thermograms, and thus their starches were completely gelatinized and proteins completely denatured during extrusion. In general, water solubility of extrudates produced by N2 gas injection was significantly (P < 0.05) higher than those produced by conventional extrusion. Emulsion capacity and stability of yellow pea extrudates were in the range of 44–50% and 42–47%, respectively, and the counterpart values of red lentil extrudates were very similar (in the range of 43–47% and 43–46%, respectively). CONCLUSION Nitrogen gas injection assisted extrusion cooking can be used practically in development of pulse extrudates which contain high protein and dietary fiber. This novel and innovative technique is a reliable alternative method to the conventional CO2 gas injection assisted extrusion cooking methods in the snack food and food ingredient industries. © 2019 Society of Chemical Industry
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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 | 0,000 |
| 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 ».