Preparation and Characterization of Boza Enriched with Nonfat Dry Milk and Its Impact on the Fermentation Process
Notice bibliographique
Résumé
Boza is an indigenous, traditional, low-alcohol and highly viscous beverage prepared by fermenting cereals. Its thick and gel-like consistency make it suitable for consumption via spoon. Although boza is a nutritious beverage, its protein content is very low (<2%). A new type of boza was developed by incorporating nonfat dry milk (NFDM) to elevate the protein content of the beverage. Different NFDM amounts (10 to 40% w/v) were added to determine the best concentration and fermentation time based on the refractive index and pH values at room temperature (0–48 h). The best sample was further characterized by rheological analyses and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The sample with 10% NFDM was the best, as fermentation was successfully performed, and further addition of NFDM increased the initial pH. The refractive index and pH decreased from 21.9 ± 0.1 to 11.8 ± 0.1 and 5.77± 0.50 to 4.09 ± 0.35 during fermentation, respectively. The samples exhibited shear-thinning, solid-like behavior, and a gel-like structure. FTIR analysis by independent modeling of class analogy (SIMCA) demonstrated that unfermented slurry and the fermented product could be effectively differentiated. With the addition of 10% NFDM, the increase in the protein content of the boza medium became significant.
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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 | 0,001 |
| 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 ».