Food and Health Value Potentials of Unripe Plantain (Musa paradisiaca) from its Chemical and Nutritional Compositions
Notice bibliographique
Résumé
Unripe plantain fruit (Musa paradisiaca) has immense potential as an excellent nutritive source for diabetic patients. Evaluation of its chemical and nutritional properties was carried out as a first step in realizing its food value. Alkaloids, saponins, tannins, phlobatannins, anthraquinones, flavonoids, polyphenols, cardiac glycosides, anthranoids, and reducing sugar in the fruit were assessed by analytical methods. The fruit contained 20%, 4%, 10%, 12.25%, and 65.75% of moisture, ash content, crude fat, protein content, and carbohydrate content, respectively. Additionally, carbohydrate and moisture contents in it were much higher than other parameters studied. The result obtained showed that cardiac glycoside, polyphenols, and reducing sugars were present while alkaloids, saponins, tannins, phlobatannins, anthraquinones, flavonoids and anthranoids were absent. The presence of polyphenols and other medicinal components point to the potential health value of the fruit, while its high carbohydrate composition and appreciable crude fat and protein contents reveal its food value. It is expected also that the phytochemicals can be extracted and successfully encapsulated in diabetic drug formulations to alleviate diabetic conditions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».