Effects of solid-state fermentation on the phytochemical composition and antioxidant activities of oriental mustard ( <i>Brassica juncea</i>) and yellow mustard ( <i>Sinapis alba</i>) bran
Notice bibliographique
Résumé
Mustard bran is enriched with bioactive phenolic compounds and glucosinolates, yet it is underutilized as a low-value processing by-product. Here, we investigate the effects of solid-state fermentation (SSF) using various food-grade microorganisms (Aspergillus spp., Rhizopus spp., Bacillus subtilis, Saccharomyces cerevisiae) on the phytochemical composition and antioxidant activities of oriental mustard and yellow mustard brans. The total phenolic contents (TPC) and antioxidant activities (FRAP, DPPH assays) of oriental and yellow mustard brans were significantly improved (p < 0.05) after fermentation, especially by R. oligosporus and R. oryzae. Moreover, SSF by R. oligosporus and R. oryzae significantly increased (p < 0.05) the levels of p-hydroxybenzoic acid, syringic acid, protocatechuic acid, sinapic acid and kaempferol-3-O-glucoside in both mustard brans. Conversely, a significant reduction (p < 0.05) of major glucosinolates in oriental and yellow mustard brans were observed after SSF by R. oligosporus. Findings from this study show that SSF by filamentous fungi is a promising strategy to enhance the phenolic contents, antioxidant properties and overall value of oriental and yellow mustard brans.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».