<i>In vitro</i> protein digestibility of direct‐expanded chickpea–sorghum snacks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blending cereals with pulses provides a balanced protein with higher biological value as their amino acid compositions are complementary. Extrusion not only can improve protein digestibility but also may reduce essential amino acid content. This study investigated the effects of extrusion parameters and blend ratio on in vitro protein digestibility (IVPD) and IVPD‐corrected amino acid score (IVPDCAAS) of direct‐expanded chickpea–sorghum snacks. Chickpea–sorghum blends (50:50, 60:40, and 70:30 chickpea:sorghum, w/w) were extruded at 10 combinations of moisture content (16%, 18%, and 20%) and barrel temperature (120°C, 140°C, and 160°C), and at 169°C and 15% moisture, the conditions identified in a previous study as producing maximal expansion. Chickpea and sorghum flours were extruded at 140°C and 18% moisture for comparison purposes. The IVPD of raw 50:50, 60:40, and 70:30 chickpea–sorghum blends ranged from 76% to 78%; values for raw chickpea and sorghum flours were 79% and 74%, respectively. Extrusion increased IVPD ( P < 0.05) of all flours and blends. An increase in extrusion temperature increased the IVPD of extrudates ( P < 0.05), whereas an increase in moisture content had the opposite effect ( P < 0.05). The IVPDCAAS of raw 50:50, 60:40, and 70:30 chickpea–sorghum blends were 0.64, 0.72, and 0.73, respectively; values for raw chickpea and sorghum flours were 0.74 and 0.27, respectively. Extrusion increased IVPDCAAS ( P < 0.05). The 70:30 chickpea–sorghum blend extruded at the maximal expansion exhibited the highest protein quality indicating this to be the optimal condition for snack production.
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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 | 0,001 |
| 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 ».