Phenolic Composition and Antioxidant Properties of Cooked Rice Dyed with Sorghum-Leaf Bio-Colorants
Notice bibliographique
Résumé
White rice is an important staple food globally. It is a rich source of energy but is low in dietary phenolic antioxidants. This current research aimed at providing scientific evidence for an alternative rice dish that has increased phenolic-antioxidant health-promoting potential by combining white rice with red cowpea beans and cooking with dye sorghum leaves hydrothermal extract, as a source of natural colorant. Boiled white rice and the rice–cowpea–sorghum extract dish were freeze-dried, and the free and bound phenolic compounds of raw and cooked samples were extracted. Phenolic composition, total phenolic content (TPC), and antioxidant activities (measured by 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical scavenging capacity, Trolox equivalent antioxidant capacity, and oxygen radical absorbance capacity methods) of the raw and cooked samples were determined. Combining white rice with cowpea seeds and sorghum leaves extract significantly (p < 0.0001) increased the TPC and antioxidant activities of the rice due to the higher TPC and antioxidant activities of cowpea and sorghum leaves. Although boiling caused substantial losses of flavonoids and anthocyanins in the rice–cowpea–sorghum extract composite meal, the resulting dish had higher TPC and antioxidant activities than boiled white rice. Compositing white rice with phenolic-rich pulses can be an innovative approach to providing alternative healthy rice dishes to consumers.
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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 | 0,000 | 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 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 ».