Nutrient and Anti-Nutrient Composition of Extruded Cereal Flours Fortified with Grain Amaranth, Baobab and Orange-fleshed Sweet Potato Powder
Notice bibliographique
Résumé
A majority of households in Sub-Saharan Africa utilize cereal-based flours in the preparation of most of their staples. However, the micronutrient contents of these cereal-based flours are low with higher levels of anti-nutrients. Food to food fortification is being used as an alternative to improve the micronutrient content of the cereal-based flours. This study sought to develop an extruded composite flour using sorghum and maize as the cereal base and baobab, grain amaranth and orange-fleshed sweet potatoes as the fortificants. A completely randomized design in factorial arrangement with ingredient ratio and extrusion as factors and seven levels was used to develop different formulations of the composites. Fortification of sorghum-maize cereal flour blends with amaranth, baobab and orange-fleshed sweet potato powder resulted in a significant (p<0.05) increase in the protein, beta-carotene, iron and zinc contents, on average, 8.99 ± 1.03 g/100g, 895.90 ± 346.85 mg/100g, 11.81 ± 9.73 mg/100g and 1.74 ± 0.18 mg/100g dry weight basis respectively. High grain amaranth levels in the formulations significantly (p<0.05) increased the phytate content whereas tannin content was significantly lower in low sorghum formulations. Conversely, extrusion of the composite flours significantly (p<0.05) reduced protein and beta-carotene contents by 4.7% and 40.9% respectively. Extrusion and its interaction with ingredient ratio significantly (p<0.05) affected the proximate, mineral and anti-nutrient composition of the composite flours. Both the fortificants and extrusion play a role in the reduction of anti-nutrients and therefore future studies should focus on other treatments that can be used together with extrusion to reduce anti-nutrients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».