Formulation and Evaluation of a Nutritionally Enriched Plant Protein-Based Matrix Using Low Temperature Extrusion Cooking—Air Drying Technology
Notice bibliographique
Résumé
Extrusion cooking is broadly used in the food industry due to its easiness and simplicity. In this study a twin-screw extruder is applied at 150 rpm and 24-28 °C for the production of a nutritionally enriched extruded matrix, where hypo-allergenic rice protein (RP) and pea protein (PP) were used in the entrapment of natural antioxidant blueberry powder. The higher-moisture-content extrusion (40% MC) used with protein mixture (75 PP:25 RP) reduced the output temperature from 61.97 °C to 55 °C, the expansion ratio from 1.26 to 1, and the rehydration ratio from 78.70% to 31.90%, when compared with low-moisture-content extrusion used with RP samples (25% MC). Combining RP and PP showed also an enhancement in the textural properties of the extruded samples where firmness and toughness increased to 1503 (g) and 1822 (g.s), respectively, and preserved the anthocyanin content and antioxidant activity during extrusion processing and subsequent finish air drying. Moreover, the addition of maltodextrin in low concentration (5%) enhanced the antioxidant activity and anthocyanin retention (by 98.59% in mixture samples after extrusion and 92.13% after drying) and improved the appearance and sensory properties of the extruded matrices including firmness, toughness, and the color of the added blueberry powder.
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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) | 0,000 | 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 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 ».