Amino acid profiles and in vitro antioxidant properties of cereal-legume flour blends
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Legumes and cereals stand a great chance as remedies to overcome incidences of protein malnutrition and oxidative stress. Cereal grains such as wheat (WT), millet (ML), maize (MZ) and acha (AC) were blended with cowpea (CP), peanut (PN) and soybean (SO) at varying levels to produce four different blends. Protein contents of the cereal-legume blends were determined and found to be higher as the inclusion level of legumes increased in the blends. Amino acid profiles and antioxidant properties of the flour blends were evaluated. Results showed that leucine was the most abundant (6.52-8.45 g/100 g) essential amino acid in the flour blends while total content of essential amino acids increased as the level of legume incorporation increased in the WT/SO (31.3-36.2 g/100 g) and MZ/CP (34.5-37.4 g/100 g). The antioxidant properties showed that MZ50:CP50 exhibited greater ferric reducing antioxidant power while WT70:SO30 and AC50:SO50 had stronger metal chelation activity and ML50:PN50 scavenged the most DPPH radicals when compared to the other flour blends. The results suggest that the composite flours have the potential to be used as ingredients for the formulation of food products with high levels of essential nutrients in addition to antioxidant benefits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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