Germinated/fermented legume flours as functional ingredients in wheat‐based bread: A review
Notice bibliographique
Résumé
Refined wheat breads are consumed throughout the world as an energy-dense staple food. The consumption of refined wheat bread has raised concerns among health-conscious consumers. This has partly stimulated research interest in the inclusion of functional ingredients such as germinated/fermented legume flour in the development of nutritious and healthy breads to drive innovations in the bakery industry and overcome sustainability problems. Nevertheless, the inclusion of germinated/fermented legume flours cannot be a direct replacement of refined wheat, because processing requirements must be met. This critical review analyzes the impact of germinated/fermented legume flour on the rheological characteristics, nutritional quality, health-promoting, and technological properties of wheat-based bread for improved nutrition and health, identifying current challenges. The macroconstituent changes and the increasing enzyme activity produced during germination/fermentation influence the functionality of wheat dough and the resultant bread quality. Substitution of up to 20% germinated legume flour caused detrimental effects on technological properties of the bread, whereas better technological properties were recorded with up to 20% fermented legume flour. Nevertheless, more studies are needed to provide detailed insight on this observation. Germinated/fermented legume flour could serve as a functional ingredient for the development of nutritious and healthy breads. In fact, breads containing germinated/legume flour are rich in quality protein, dietary fiber, micronutrients, phytochemicals, and bioactive constituents and low in glycemic index with improved sensory properties compared to 100% wheat bread. Nonetheless, information on the bioavailability of nutrients in breads containing germinated/fermented legumes using in vivo studies and profiling the metabolites therein are scarce in the literature.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».