Quality evaluation of value-added nutritious biscuit with high antidiabetic properties from blends of wheat flour and oyster mushroom
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to produce biscuit from blend of mushroom flour and wheat flour. The composite flour was at 0, 10, 20, 30 and 40% level of mushroom inclusion. The biscuit was analyzed for proximate composition, physical properties, mineral content, antioxidant properties, carbohydrate inhibitory enzyme activities, glycemic index, trend in blood glucose concentration, microbiological and sensory evaluation. Result from the proximate analysis showed that as the proportion of mushroom flour increased in the blend the protein con also increased. The protein content ranged from 10.36 to 17.92 % while ash content ranged from 0.63 to 3.31%. Result from the physical properties of the biscuit showed that the spread ratio increased with increase in incorporation of the mushroom flour. The result from the mineral analysis revealed that sodium and calcium content increased with the increase in the level of the mushroom flour. Result from carbohydrate inhibitory enzyme activities showed that the biscuit inhibited key digestive enzymes such as (α- amylase and α- glucosidase). The result of glycemic index showed that the biscuit possessed low glycemic index and glycemic load. The trend in blood glucose concentration of rats fed with the biscuit showed that increasing level of the mushroom flour has a positive effect to lower the postprandial blood glucose response with WFMRB4 being the lowest. The microbial count ranged from 2 × 102 to 5.0 × 102 Cfu/g for bacteria count and 1.0×102 to 3.0 × 102 cfu/g for mould count. E coli was not detected in the mushroom biscuit. Sensory evaluation result showed that the biscuits were rated above average. The mushroom biscuit can therefore be used to manage diabetes mellitus and overcome protein-energy deficiency.
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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 ».