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Enregistrement W4413801136 · doi:10.1016/j.afres.2025.101305

Fortification of lentil chips with multiple vitamins and minerals using hot extrusion technology: effects of moisture, extrusion temperature, conditioning, and storage techniques

2025· article· en· W4413801136 sur OpenAlexafffund
Mohammad Mainuddin Molla, Biddut Chandra Dey, Md. Hafizul Haque Khan, Ashfak Ahmed Sabuz, Md. Golam Ferdous Chowdhury, Md. Shahinuzzaman, Anjumanara Khatun, Md. Abdus Salam, A. B. M. Khaldun, Pankaj Bhowmik, Joanne Sharp, Rajib Podder, Ifran - Al - Rafi

Notice bibliographique

RevueApplied Food Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanGlobal Institute for Water SecuritySaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesBangladesh Agricultural Research CouncilNational Research Council CanadaKrishi Gobeshona FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésExtrusionConditioningMoistureMaterials scienceExtrusion cookingFood scienceProcess engineeringEnvironmental scienceMetallurgyChemistryComposite materialEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to explore the development and fortification of lentil chips using hot extrusion technology (HET) to find out the effect of moisture, extrusion temperature, conditioning time, and storage life. The chips were fortified using four food fortifying agents, viz. FAO recommended vitamin and mineral premixes (T 2 ), carrot powder (T 3 ), pumpkin powder (T 4 ), and a combination of carrot and pumpkin powder (T 5 ) with control (T 1 ). High barrel temperature, increasing viscosity of the dough in the shaft of the gearbox, feed moisture, material ratio, feeding rate, and feeding & conditioning time were the main barriers of single screw extruders for producing high-yield quality chips. Results revealed that incorporation of whole lentils with other ingredients, 1.0 % feed moisture, conditioning 2-3 hrs, feed rate and time 4.12 kg/hr, and extrusion temperature 115 ± 5 °C led to an increase in the yield of chips (4 kg/hr or 8000 pouches/hr) with higher swelling capacity. The study indicates that fortification process increased crude protein, β-carotene, vitamin C, vitamin D and bioactive compounds as compared to control with a range of 23.07 to 26.31 %, 39.43 to 43.81 mg/100 g, 3.21 to 3.53 mg/100 g, 53.48 to 69.34 µg/100 g and 7.14 to 9.95 mg GAE/100 g respectively. The chips fortified with native sources of raw materials (T 3 -T 5 ) contained higher levels of nutritional and bioactive compounds compared to those with multiple vitamins and minerals (T 2 ). Similarly, the loss of vitamin C and β-carotene during processing and fortification had been documented from 19.19 to 20.49 % and 2.08 to 40.34 % respectively. Moreover, native sources of fortification agents, especially combined pumpkin and carrot powder (T 5 ), were found to be promising as an alternative to FAO-recommended multi-vitamin and mineral premixes. The sensory evaluation confirms that the fortified chips accomplished the highest overall acceptability score from 7.13 to 7.25, with better crispiness (7.50-7.57). The marketable life of the chips could be extended up to 4 months at ambient conditions. The benefit-cost ratio (BCR) of the chips for retail and wholesale prices was calculated as 2:1 and 1.6:1. The findings suggest that the processors could simply process the lentil chips as a low-cost technique by fixing the feed moisture, extrusion temperature, and conditioning time with a single screw extruder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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