ENRIQUECIMENTO DE FARELO DE ARROZ COM AMINOÁCIDOS ESSENCIAIS POR FERMENTAÇÃO
Bibliographic record
Abstract
O farelo de arroz contém carboidratos, proteínas, lipídios, fibras, vitaminas e sais minerais. Porém, ele possui enzimas que hidrolisam o óleo aumentando o conteúdo de ácidos livres que promovem a formação de odor e sabor de ranço. Por isso, a fermentação é uma boa alternativa para produzir odor e sabor mais agradável além de enriquecer os substratos com aminoácidos essenciais e proteínas. O objetivo deste trabalho foi caracterizar a composição dos aminoácidos do farelo de arroz fermentado com Saccharomyces cerevisiae. Tratamos os farelos com diferentes concentrações de levedura de 2%, 4% e 6% p/p durante 72 horas. Antes de serem tratadas, as amostras sofreram um pré-aquecimento. Os aminoácidos foram identificados qualitativamente por reação de Sakaguchi, Xantoproteica, Hopkin-Cole e Aminoácidos sulfurados. O farelo não fermentado foi utilizado como controle. As análises de aminoácidos mostraram as presenças de arginina, cisteína, tirosina e aminoácidos essenciais (triptofano e fenilalanina) em farelos fermentados. Observamos que os aminoácidos arginina e cisteína em concentrações muito inferiores no farelo não fermentado enquanto os aminoácidos tirosina e essenciais (triptofano e fenilalanina) não foram detectados. O aumento dos teores de aminoácidos tem relação positiva com o aumento de levedura adicionada. Com a tecnologia de fermentação poderemos oferecer alternativas de agregar valores nutritivos no produto aumentando a concentração dos aminoácidos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".