• 제목/요약/키워드: OSAR

검색결과 2건 처리시간 0.013초

변성 고아미 쌀전분을 이용한 쿠키의 소화율과 물리적 및 관능적 특성 (Digestive, Physical and Sensory Properties of Cookies Made of Dry-Heated OSA-High Amylose Rice Starch)

  • 한정아
    • 한국식품과학회지
    • /
    • 제41권6호
    • /
    • pp.668-672
    • /
    • 2009
  • 고아미쌀에서 분리해낸 전분에 octenyl succinic anhydride기를 도입하여 에스테르화한 후 $130^{\circ}C$에서 2시간 열처리하여 변성전분을 제조하고 이를 밀가루와 50:50으로 섞어 제조한 쿠키는 밀가루만을 사용한 쿠키와 비교해볼 때 혈당상승을 지연시키는 효과가 컸으나 쿠키의 단단함과 바삭거림은 많이 떨어졌다. 쿠키의 선호도는 색이나 고소한 냄새보다는 경도와 바삭거림과 같은 조직감 특성에 많이 좌우되므로 조직감 향상을 위해 밀가루와 변성전분을 50:50으로 섞은 후 총 가루함량의 0.5%에 해당하는 xanthan 검을 첨가하여 반죽을 만들고 쿠키를 제조하면 검류와 전분의 상호작용으로 인해 단단함과 바삭거림 등 조직감의 향상과 함께 당지수를 효과적으로 낮춰 당뇨환자들의 간식으로 소비될 수 있을 것으로 기대된다. 본 실험에 사용된 변성전분은 당지수를 충분히 감소시킬 수 있으므로 쿠키뿐 아니라 혈당조절이 필요한 식품에 밀가루를 대체할 식품소재로 사용될 수 있을 것이며, 동시에 고아미 쌀의 소비도 증가시킬 수 있을 것으로 생각된다.

Comparative Molecular Field Analysis of Dioxins and Dioxin-like Compounds

  • Ashek, Ali;Cho, Seung-Joo
    • Molecular & Cellular Toxicology
    • /
    • 제1권3호
    • /
    • pp.157-163
    • /
    • 2005
  • Because of their widespread occurrence and substantial biological activity, halogenated aromatic hydrocarbons are one of the important classes of contaminants in the environment. We have performed comparative molecular field analysis (CoMFA) on structurally diverse ligands of Ah (dioxin) receptor to explore the physico-chemical requirements for binding. All CoMFA models have given $q^{2}$ value of more than 0.5 and $r^{2}$ value of more than 0.83. The predictive ability of the models was validated by an external test set, which gave satisfactory predictive $r^{2}$ values. Best predictions were obtained with CoMFA model of combined modified training set ($q^{2}=0.631,\;r^{2}=0.900$), giving predictive residual value = 0.002 log unit for the test compound. We have suggested a model comprises of four structurally different compounds, which offers a good predictability for various ligands. Our QSAR model is consistent with all previously established QSAR models with less structurally diverse ligands. The implications of the CoMFA/QSAR model presented herein are explored with respect to quantitative hazard identification of potential toxicants.