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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».