Evaluation of the Physicochemical, Nutritional, Textural, and Sensory Characteristics of Extrudates From Sorghum and Orange‐Fleshed Sweet Potato Flour Blends
Notice bibliographique
Résumé
This study is aimed at producing extrudates using sorghum and orange‐fleshed sweet potato (OFSP) flour in varying ratios (90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50, 40:60, 30:70, and 20:80), with extrudates made from 100% sorghum serving as the control. The puffed snacks’ physicochemical, nutritional, textural, and sensory qualities were assessed, and the obtained data were analyzed through ANOVA. Our findings revealed notable variations in the physicochemical properties of the puffed snacks, showing a decrease in moisture, fat, protein, and crude fibre content as the percentage of OFSP flour increased. Furthermore, increased substitution of sorghum flour with OFSP in the extrudates led to a corresponding rise in vitamin A, B1, and C levels from 0.24, 0.15 and 0.21 mg/100 g in the control to 1.30, 0.19, and 1.82 mg/100 g in the extrudates made from 20% sorghum. More so, samples with increased OFSP content were preferred regarding springiness, chewiness, gumminess, and cohesiveness, whereas those with elevated percentages of sorghum received higher likeness for adhesiveness and stringiness. Extruded samples containing 80% and 90% sorghum levels received the highest overall acceptance ratings of 7.15 and 7.18, respectively. The research results are essential for the food industry to produce nutritious extrudates with appealing sensory characteristics and textures.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».