Effect of Spirulina Microalgae Powder in Gluten-Free Biscuits and Snacks Formulated with Quinoa Flour
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effects of incorporating spirulina algae powder (SAP) at 3%, 6%, and 9% into quinoa flour (QF) blends to produce gluten-free biscuits and snacks, compared to a 100% QF control. The chemical composition, mineral and amino acid content, antioxidant capacity, starch gelatinization, color, baking quality, sensory properties, and texture were analyzed. SAP was found to have high protein (62.50%), fat (5.92%), and ash (12.90%) content. Increasing the SAP concentration in QF blends resulted in a dose-dependent enhancement in the nutritional value of the biscuits and snacks. Farinograph analysis indicated a positive relationship between SAP percentage and water absorption. The inclusion of SAP significantly altered differential scanning calorimetry (DSC) and viscoamylograph parameters. Biscuit weight, volume, and specific volume decreased with increasing SAP levels. Hunter color measurements showed a SAP concentration-dependent darkening effect, which was supported by sensory assessments. The 9% SAP biscuits and snacks exhibited the greatest antioxidant activity, with DPPH values of 50.18 and 43.6 µmol/g, respectively, and reducing power values of 41.49 and 36.58 µmol/g, respectively. Overall, while all samples were deemed acceptable, the 3% and 6% SAP formulations generally demonstrated better sensory characteristics and improved nutritional profiles, suggesting their potential as suitable options for individuals with gluten sensitivities.
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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 ».