Unlocking hidden potential of rice bran: Enzymatic treatment for enhancing techno-functional properties
Notice bibliographique
Résumé
Rice bran (RB) is a by-product with limited application due to technological constraints.Enhancing its technological functionality as potential food ingredient will improve the sustainability of rice production.The aim was to study the impact of enzymatic and thermal treatments on defatted rice bran using six distinct commercial enzymes (carbohydrases and proteases) and dry heating by evaluating its technological, nutritional and functional properties.Enzymatic treatment increased up to 208% the soluble dietary fiber content (8.19 g/100 g) of defatted RB.Moreover, the solvent retention capacity, including water, oil, sodium carbonate, and sucrose, exhibited a noteworthy increase across all treatments (p < 0.05).Bran color changed after treatments, increasing its luminosity (L*) and decreasing the value of a* in all cases, but b* decreased when treated with protein-acting enzymes while increased with carbohydrate-acting enzymes.Proteases played a pivotal role in reducing particle size and forming gels requiring minimal force for application.Microscopic analysis revealed that carbohydrasestreated samples exhibited prominent cell wall breakage, while protease-treated ones showed a gel-like surface with less distinct protein bodies and layered walls.These comprehensive study sheds new transformations brought about by these enzymatic interventions, offering valuable insights into the optimization of rice bran functionality.
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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) | 0,001 | 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 ».