Effects of Different Processing Methods on the Nutritional, Phytochemical and Functional Properties of Soya bean (Glycine max TGX 1835-10E) commonly produced in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Soya bean (variety TGX 1835-10E) is a legume commonly produced and consumed in Cameroon. Despite its affordability compared to animal sources of proteins, protein energy malnutrition (PEM) is still observed in the country and especially in rural areas. This can be attributed the way the available soya bean is processed which can easily affect its physicochemical properties and reduce its nutritional value and functional properties. This study was conducted in order to evaluate the effect of different processing methods on the nutritional composition, phytochemical and functional properties of soya bean. The beans were divided into nine groups that were processed differently and analyzed for their total phenolic content, antioxidant activity, oil quality and nutritional composition and the functional properties of their flours. Results showed that the total phenolic content was found to be ranged between 99.84 - 216.85 mg GAE/g and significantly increased with roasting and decreased with boiling treatments. All samples exhibited good antioxidant activity. All treatments altered soya bean oil quality with time. Soaking, boiling, de-hulling and drying considerably reduced the protein (43.49 to 29.93%) and carbohydrate (15.44 to 1.27%) contents of soya bean while soaking, de-hulling, boiling and drying increased its lipid content (11.60 to 15.90%). All treatments significantly reduced the mineral and anti-nutrient (phytate and oxalate) contents of soya bean. The flours exhibited good functional properties, except for emulsion and foaming capacities which significantly decrease with processing. Soya bean can be a good ingredient for food formulation and preparation, both for nutritional and technological purposes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».