Nutritive Assessment of Composite Flour Biscuit Incorporated with Herbal Plant Powder
Notice bibliographique
Résumé
A cookie is a baked product, which can be prepared by using wheat flour with non-wheat materials enriched with nutritional value. The study aims to formulate herbal cookies incorporating Asparagusracemosus and Aervalanata stem and leaf powder enriched with mungbean (Vignaradiata) and wheat flour. Each of the herbal plant powder and flour mixture was formulated at a ratio of 1:1 by drying and grinding into a fine powder. Three different cookie formulas by varying combinations of plant powder and flour mixture were evaluated based onthe 5-point hedonic scale on sensory attributes by a 30 member untrained panel.According to the results of sensory evaluation, the sample enriched with 4 % plant powder and 55 % flour mixture was accepted.The phytochemical analysis indicated the presence of secondary metabolites including Alkaloids, Saponins, Flavonoids, Tannins, Phenols, Terpenoids, Glycosides and Steroid in the accepted cookie sample. The cookies were rich in carbohydrate (59.3%), fat (14.3%), protein (13.4%) and the calculated energy value was 419.5 kcal. Peroxide value and acid value of stored cookies were lower than the maximum recommended level. The IC50 value for the methanol extract of the herbal cookies was 16.69±0.88 mg/ml.The bacterial count of cookies was 6.0 ×102CFU/g after 6 weeks of storage and this was well below the safe level of 1×104 CFU/g. There was no yeast and mold growth observed during the storage. Overall analysis proved that herbal cookies were acceptable for human consumption after storing it under room temperature within six weeks.
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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 | 0,001 | 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 ».