Macronutrient Composition, Functional and Textural Properties of Selected Traditional Sweetmeats of Sri Lanka
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Sri Lankan traditional sweetmeats occupy a special place in regular consumption, festivities and religious offerings. Sweetmeats are popular food items since ancient times, however, their compositional information are limited. The objective of this study is to provide information on macro-nutrients, energy intake, antioxidant potential and bioactive compounds of selected sweetmeats. Research method: Twenty-five sweetmeat prepared with standardized recipes were analyzed for major nutrients using standard analytical methods. Methanol (80%, v/v) extracts of these products were evaluated for antioxidant potential (AP) by Ferric Reducing Antioxidant Potential (FRAP), 2,2-Azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) scavenging activity and 2,2′-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical (DPPH) radical scavenging assays. Findings: Almost all tested sweetmeats were energy-dense foods. Among the deep-fried foods, Beraliya kevum had the highest fat content 28.23±1.06 %. Kos eta aggala (68.05±1.30%) reported the highest carbohydrate content and Unduwalalu had the highest protein content (8.70±0.33%) among all the sweetmeats. The AP of Hal helapa made of rice flour, finger millet flour and Vateria copallifera was significantly (p<0.05) higher compared to all other sweetmeats; 222.44±5.34 mM TEAC/g dry matter by DPPH assay and 240.28±5.62 mM TEAC/g dry matter by ABTS assay. Stable polyphenolic compounds and Maillard reaction products generated during high temperatures of processing may be contributing to high AP. Originality/Value: These findings are useful to enhance the consumer awareness in making food choices based on the major nutrients and antioxidant potential. These data can be used to improve the health-related parameters of traditional sweetmeats by reformulating with healthy ingredients and meeting the health concerns of consumers.
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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 | 0,001 |
| 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