Effects of Degree of Milling on Nutritional and Edible Quality of High-Resistant Starch Rice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the effects of milling degree on nutrient content, especially resistant starch (RS), and edible quality of starch rice variety Youtangdao3 (YTD3) with high RS. High RS rice variety YTD3 was processed with different milling times (0, 10, 20, 30, and 40s) to evaluate the effects on nutritional components, mineral content, vitamins, pasting properties, and cooking/eating quality. With the increase in milling time, the average milling reduction rate increased from 0 to 8.54, 11.81, 13.27, and 16%, which correlated with a decrease in the yield of head rice, crude fat, crude protein, and ash content. Minerals and vitamins, especially vitamin E and B vitamins, decreased significantly with increasing milling time. Sensory analysis revealed a decrease in rice hardness and an increase in viscosity with longer milling, suggesting improved palatability. However, excessive milling reduced the nutritional value of the rice. The study highlights the need for an optimal balance between the degree of milling (DOM) and the preservation of nutritional value to improve the overall quality of rice products. The results are important for guiding rice processing practices to maintain the health benefits of RS while preserving the sensory appeal of rice.
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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 | 0,000 |
| 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 ».