Development of High Nutritious Fish Powder Mixture Using <em>Chirocentrus dorab, Selaroides lepotolepis</em> and <em>Stolephorus indicus</em> for Bakery Industry
Notice bibliographique
Résumé
The research was aimed to develop a highly nutritious fish powder mixture by incorporating dried fish powder of small fish, Chirocentrus dorab (Katuwalla), Selaroides lepotolepis (Suraparawa) and Stolephorus indicus (Hadella) to enhance the nutritional value. Raw fish was collected from the fishing area of Chillaw and Galle in Sri Lanka. The developed fish powder mixture is a potential ingredient to enrich the nutritional value of wheat flour mixtures or dough prepared in the bakery industry conveniently. The fish powder mixture formulae were developed by mixing with different ratios of selected small dry fish powder. The best fish powder formulation was selected using sensory evaluation conducted using fish powder incorporated wheat flour buns. Further, in order to enhance the odor of fish powder mixture, natural ingredients such as clove, almond essence and vanilla were separately incorporated into the selected fish powder formulation and they were evaluated by a sensory panel. Of them, clove was selected as the best odor enhancer by the panelists. The proximate composition of selected fish powder showed 5.98% of moisture, 4.44% of ash, 6.98% of fat and 44.25% of protein, 9.23% of crude fiber and 29.16% of carbohydrates, respectively. In microbiological tests, no colonies of E. coli and Staphylococcus aureus were detected in fish powder. Further, to verify the shelf life of fish powder, Aerobic Plate Count was performed at ambient temperature and without adding any natural or artificial preservatives into fish powder. The shelf life of fish powder was three weeks at ambient temperature. In conclusion, the developed nutritious fish powder has high potential as a low cost, convenient ingredient to enhance the protein content in bakery products. Further studies on extended shelf life determination by adding natural preservatives could be recommended.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».