Chemical Composition and Antioxidant Profile of Sorghum (Sorghumbicolor (L.) Moench) and Pearl Millet (Pennisetumglaucum (L.) R.Br.) Grains Cultivated in the Far-North Region of Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum and pearl millet are grain crops that can grow in semi-arid climates, with nutritional and bioactive properties superior to those of major cereals such as rice, wheat, and maize. However, these properties vary a lot, depending on the genetic factors, growing conditions, and place of cultivation. Four sorghum and two pearl millet grains cultivars grown in the Far-North region of Cameroon were screened for their chemical composition and antioxidant profile. The proximate and mineral analyses were performed using AOAC standard methods. The antioxidant profile was assayed spectrophotometrically and details on the phenolic compounds were investigated using HPLC. The pearl millet cultivars, especially mouri, showed higher contents of proteins, lipids, ash, calcium, copper, iron, and zinc. The red sorghum specifically exhibited the greatest amounts of total polyphenols (82.22 mg GAE/g DE), total flavonoids (23.82 mg CE/g DE), and total 3-deoxyanthocyanidin (9.06 mg/g DE). The most abundant phenolic compound was gallic acid, while the most frequent were chlorogenic and ferulic acids. The maximum antioxidant activity against DPPH was observed in yellow-pale sorghum (87.71%), followed by red sorghum (81.15%). Among the studied varieties of cereals, mouri pearl millet and red sorghum were the best sources of nutrients and bioactive compounds, respectively. Their consumption should be encouraged to tackle nutrient deficiencies and non-communicable diseases within local populations.
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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 | 0,001 | 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 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 ».