Iron Fortification and Bioavailability of Chickpea (Cicer arietinum L.) Seeds and Flour
Notice bibliographique
Résumé
Iron (Fe) deficiency is one of the most common nutritional disorders, and is mainly due to insufficient intake of bioavailable Fe. Chickpea (Cicer arietinum L.) was examined as a potential vehicle for Fe fortification. Fortificants (FeSO4·7H2O (ferrous sulfate hepta-hydrate), FeSO4·H2O (ferrous sulfate mono-hydrate) and NaFeEDTA (ethylenediaminetetraacetic acid iron (iii) sodium salt)) were applied by a spraying and drying method. At 2000 µg g−1 iron fortificant, the fortified split desi seeds (dal), desi flour and kabuli flour supplied 18–19 mg, 16–20 mg and 11–19 mg Fe per 100 g, respectively. The overall consumer acceptability using a nine-point hedonic scale for sensory evaluation demonstrated that NaFeEDTA-fortified cooked chickpea (soup and chapatti) scored the highest among the three fortificants. Lightness (L*), redness (a*) and yellowness (b*) of Fe-fortified products changed over time. However, no organoleptic changes occurred. Fe bioavailability was increased by 5.8–10.5, 15.3–25.0 and 4.8–9.0 ng ferritin mg−1 protein for cooked split desi seeds (soup), desi chapatti and kabuli chapatti, respectively, when prepared using Fe-fortified chickpea. Desi chapatti showed significantly higher Fe bioavailability than the other two. The increase in Fe concentration and bioavailability in fortified chickpea products demonstrated that these products could provide a significant proportion of the recommended daily Fe requirement.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».