Biochemical Analysis of Wheat Milling By-Products for Their Valorization as Potential Food Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
Wheat bran forms the outermost part of the kernel, which is typically discarded as a by-product. Depending on the milling process, bran can be separated into four fractions: coarse bran (CB), coarse weatings (CW), fine weatings (FW), and low-grade flour (LGF). This study aimed to analyze the macronutrient and bioactive compound profiles of these four by-products across five cultivars and two wheat mixtures. Dietary fibers, free and bound phenolics, phytic acid, fatty acids, and aleurone layer markers were examined in all samples. The results indicate that insoluble fibers, phenolic compounds, and phytic acid decreased from CB to LGF, whereas soluble fiber content exhibited a greater variability among fractions. In all samples, coarse bran was the richest fraction in the protein 7S globulin. The same fraction from the two commercial mixtures and Manitoba cultivar exhibited significantly higher levels of bound ferulic acid compared to the other cultivars (+34%). Manitoba CB also had the highest oleic acid content (18.04% of total lipid content) among all samples, followed by the Rumeno cultivar (17.75%), which also had the highest linolenic acid content (6.35%). Given their health-promoting and technological potential, these by-products could be selectively used to enrich food products and dietary supplements with functional nutrients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».