The Effect of Processing on Bioactive Compounds and Nutritional Qualities of Pulses in Meeting the Sustainable Development Goal 2
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Notice bibliographique
Résumé
Diversification of plant-based food sources is necessary to improve global food and nutritional security. Pulses have enormous nutritional and health benefits in preventing malnutrition and chronic diseases while contributing positively to reducing environmental footprint. Pulses are rich in diverse nutritional and non-nutritional constituents which can be classified as bioactive compounds due to their biological effect. These bioactive compounds include but are not limited to proteins, dietary fibres, resistant starch, polyphenols, saponins, lectins, phytic acids, and enzyme inhibitors. While these compounds are of importance in ensuring food and nutritional security, some of the bioactive constituents have ambivalent properties. These properties include having antioxidant, anti-hypertensive and prebiotic effects. Others have a deleterious effect of decreasing the digestibility and/or bioavailability of essential nutrients and are therefore termed antinutritional factors/compounds. Various processing techniques exist to reduce the content of antinutritional factors found in pulses. Traditional processing of pulses comprises soaking, dehulling, milling, germination, fermentation, and boiling, while examples of emerging processing techniques include microwaving, extrusion, and micronization. These processing techniques can be tailored to purpose and pulse type to achieve desired results. Herein, the nutritional qualities and properties of bioactive compounds found in pulses in meeting the sustainable development goals are presented. It also discusses the effect of processing techniques on the nutritional and non-nutritional constituents in pulses as well as the health and environmental benefits of pulse-diet consumption. Major challenges linked to pulses that could limit their potential of being ideal crops in meeting the sustainable development goal 2 agenda are highlighted.
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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 | 0,001 |
| 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 découle