Influence of coarse particles on nutritional quality of flour ingredients: A comparison between cereals and pulses
Notice bibliographique
Résumé
Seeds of cereals (barley and oats) and pulses (pea and lentil) were milled into whole flours, followed by differential sieving to obtain coarse and fine streams. Percentages of coarse particles the portion well preserving the inherent matrix structure of seeds and comprising undivided starch, protein, and fiber of the three flour streams from the same crop followed a descending order of coarse > whole > fine. In vitro starch digestibility of the three streams of cooked cereal flours was comparable; by contrast, the contents of rapidly digestible starch (RDS, dry starch basis) of the cooked pea and lentil flours exhibited a consistent order of fine > whole > coarse, showing a negative correlation (r = -0.954, p < 0.01) with the percentages of coarse particles. The presence of more coarse particles had positive correlations with the contents of total dietary fiber of both cereal and pulse flours but was not well correlated with the in vitro protein digestibility corrected amino acid scores (IV-PDCAAS). Overall, the coarse pea and lentil flours were more nutritionally desirable because of their markedly higher contents of dietary fiber and phenolic compounds, lower starch digestibility, and greater IV-PDCAAS than the other flour streams. • %Total dietary fiber showed coarse > whole > fine in cereal and pulse flour streams. • In vitro starch digestibility of cooked pulse flours showed fine > whole > coarse. • %Coarse particles showed correlation with starch digestibility in pulse flours only. • Three flour streams from the same crop had similar in vitro protein digestibility. • Coarse pea and lentil flours were nutritionally more desirable than the other flours.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».