Comparison of short and long milling flows on yield and physicochemical properties of brans from biofortified and nonbiofortified hull‐less oats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The aim of this study was to compare bran yields of short‐ and long‐flow roller mill from biofortified (+) and nonbiofortified (−) hull‐less oats cv. Haskara and determine effect of biofortification (Zn, I, Se) on composition and physicochemical properties of fractions. Findings Zn, I, and Se contents were significantly increased by biofortification. Yields of coarse bran (CB) obtained by short flow were 42.6% for both Haskara samples, while those of fine bran (FB) obtained by long flow were 46.6% and 47.4% for Haskara (+) and Haskara (−). Beta‐glucan (BG) contents of CB were 8.42% and 8.31%, while those of FB were 8.68% and 8.65% for respective samples. There were no significant differences between CB of Haskara (+) and Haskara (−) samples in terms of mass median diameter, dispersion, particle density, porosity, BG solubility, and RVA viscosity. The differences between FB of the same samples were also not significant in terms of those parameters. However, long flow significantly increased dispersion, porosity, BG solubility, and RVA viscosity and significantly decreased mass median diameter and bulk density compared to short flow. Conclusions Biofortified oats can be used to obtain β‐glucan‐enriched milling fractions. Significance and novelty This is the first study on bran fractions obtained by different milling flows from biofortified hull‐less oats.
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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 ».