Effect of barrel temperature and feed moisture on protein quality in pre-cooked Kabuli chickpea, sorghum, and maize flours
Notice bibliographique
Résumé
The effect of barrel temperature (120 and 150 ℃, held constant in zones 4-6) and feed moisture (20 and 24%) on the protein quality of Kabuli chickpea, sorghum, and maize flours were examined, which included amino acid profile, in vitro protein digestibility and in vitro protein digestibility-corrected amino acid score (IV-PDCAAS). It was found that the limiting amino acid of chickpea changed from threonine to valine after extrusion, whereas both sorghum and maize were limiting in lysine before and after extrusion. The in vitro protein digestibility increased from 77 to 81% for chickpea and 73 to 76% for maize; values for sorghum remained at 74% after extrusion. However, the IV-PDCAAS for the extruded flours generally remained at the same level, 69% for chickpea, 22% for sorghum, and ∼35% for maize. The effect of extrusion temperature, moisture and their interaction was significant on protein quality of sorghum and maize, but in the case of chickpea, only the extrusion temperature was significant. Only chickpea extruded at 150 ℃ (regardless of the moisture) met the protein quality (PDCAAS > 70%) requirement to be used in food assistance products.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».