Exploration of the functional properties of hydrothermally treated Canary seed (Phalaris canariensis L.) flour for food applications
Notice bibliographique
Résumé
• Hydrothermal treatment (HT) affected the functional properties of canary seeds significantly. • HT affected mean particle size, damaged starch content, and water absorption capacity. • HT affected the starch pasting and thermal properties of flours. • Nutritionally, the HT significantly improved in vitro protein digestibility of flour. • HT eliminated the microbial load present in the raw hairless Canary seed flour. This research investigated the changes in physiochemical and techno-functional properties, protein nutritional quality, and microbial properties of Canary seed flour following hydrothermal treatment. Four hairless Canary seeds were dehulled, steamed, dried, and ground to flour. The hydrothermal treatment increased the mean particle size (∼80 %), damaged starch content (∼260 %), and water absorption capacity (∼46 %), while not affecting the flour’s acidity (pH ∼6.4), bulk density (∼0.6 g/mL), or oil absorption capacity (∼2.0 %). Hydrothermal treatment affected all the pasting and thermal properties of Canary seed flour except for the pasting temperature. Nutritionally, the treatment significantly improved in vitro protein digestibility, although it did not affect protein content (∼20.0 %), amino acid content, amino acid score (0.3 – 0.5), or in vitro protein digestibility corrected amino acid score (in vitro PDCAAS) (0.2 – 0.4). Most importantly, heat treatment significantly enhanced the microbial quality by eliminating the microbial load in the raw Canary seed flour, ensuring the safety of the product. Our results suggest that hydrothermally treated canary seed flour has improved physicochemical and functional properties, making it a better substitute than its raw counterpart.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».