MODELING AND OPTIMIZATION OF POLYCOMPONENT FLOUR COMPOSITION FOR PRODUCTION OF GLUTEN-FREE MEATS
Abstract and keywords
Abstract (English):
The literature screening data show that to date most of the existing receipts of gluten-free foods have poor quality in terms of organoleptic, rheological and biological properties of the produced foods. Taking into consideration the basic technological principles for the development and improvement of production technology of new types of foods the authors of the article show the practical possibility of improving the basic organoleptic and textural-and-mechanical properties of model test systems by targeted combining of raw materials having different chemical composition and functional and technological properties. The above process of optimization of gluten-free mixture composition based on specified criteria was carried out with the use of modern applied software for the processing of experimental data - Statgraphics Centurion 16.1.11 and Statistica 10.0, and allowed us to determine the optimum composition of the flour mix for the production of dumpling dough. When planning and implementing experimental studies it has been found that the best ratio of the components can be regarded as the use of 69.6% of rice flour, 6.8% of amaranth flour, 11% of chick-pea flour, 1.3% of flax meal, 11.3% of corn starch and 55 ± 0.5% water amount to the weight of the flour mix used to knead the model test systems. This composition of the flour mix and the quantity of water used for the batch made it possible to obtain a model test system with a maximum value of elastic and plastic deformation, most similar in value to the control one based on wheat flour. The resulting gluten-free flour mix can be recommended for the production of functional foods and foods having preventive properties.

Keywords:
Gluten-free flour mix, elastic deformation, plastic deformation, optimization process, model test systems
Text
Publication text (PDF): Read Download

Введение В настоящее время вопросами повышения качества жизни и питания людей, страдающих пище- выми аллергическими реакциями, обеспокоены ученые не только в области медицины, но и специ- алисты пищевой индустрии. Однако сложность решения данного вопроса заключается не только в создании продукта повышенной пищевой и биоло- гической ценности, но также в имитации особых органолептических и реологических характеристик, свойственных традиционным видам пищевых изде- лий [1, 2]. В качестве основных видов безглютенового мучного растительного сырья в большинстве суще- ствующих рецептур безглютеновых продуктов пи- тания используется соевая, амарантовая, арахисо- вая, гороховая, гречневая, кукурузная мука и т.д. Проведенный анализ литературных данных указал перспективу использования при производстве аглютеновых мясопродуктов рисовой, льняной, амарантовой, нутовой муки и кукурузного крахма- ла ввиду их повышенной перевариваемости, пище- вой и биологической ценности [3, 4]. Целью настоящих исследований стало опреде- ление рецептурного состава безглютеновой смеси, обеспечивающей высокие органолептические и структурно-механические свойства модельным те- стовым системам, произведенным на ее основе. Объекты и методы исследования Для проведения процесса моделирования и оп- тимизации рецептурного состава безглютеновой смеси для производства пельменного теста в качестве основного сырья и объектов исследования бы- ли использованы мучные композиции и модельные тестовые системы, включающие в свой состав ри- совую муку (ТУ 9293-002-43175543-03), амаранто- вую муку (ТУ 9146017-70834238-11), нутовую муку (ТУ 9293-009-89751414-10), льняную муку (ТУ ), кукурузный крахмал (ГОСТ 32159-2013). В качестве контрольного об- разца использована модельная тестовая система из муки пшеничной в/с (ГОСТ Р 52189-2003). Органо- лептическая оценка контрольных (пшеничных) и опытных (безглютеновых) модельных мучных си- стем производилась по пятибалльной шкале (вкус, цвет, запах), структурно-механические свойства модельных тестовых систем определялись на ин- формативно-измерительном приборе структуро- метр СТ-1 в режиме «№ 4» путем установления количественного соотношения между упругой и пластической деформацией. Реализация и планирование активного полно- факторного эксперимента по заданным критериям оптимизации производились согласно составленной матрице ротатабельного центрального композиционного униформ-планирования (РЦКП) в при- кладной программе использования персонального компьютера для математического и статистическо- го анализа Statgraphics Centurion 16.1.11 и Statistica 10.0 [5]. Основными факторами варьирования планируе- мого эксперимента были выбраны следующие па- раметры: x1 - количество амарантовой муки, % к массе рисовой муки (x0); х2 - количество нутовой муки, % к массе рисовой муки (x0); х3 - количество льняной муки, % к массе рисовой муки (x0); х4 - количество кукурузного крахмала, % к массе рисо- вой муки (x0); х5 - количество влаги, расходуемое при замесе модельной тестовой системы, % к массе мучной смеси; выходными параметрами послужи- ли: у0 - органолептическая оценка; у1 - упругие де- формации модельных тестовых систем, мм; у2 - пластические деформации модельных тестовых систем, мм. Выбор рисовой муки в качестве основного ком- понента в рецептурном составе мучных смесей обусловлен рядом технологических факторов, свя- занных с ее пищевой, биологической ценностью, органолептическими, структурно-механическими характеристиками и химическим составом. Результаты и их обсуждение Для проведения процесса оптимизации был определен уровень введения сырьевых ингредиентов, взятых в процентном соотношении к массе рисовой муки: для амарантовой муки 5-15 %, для нутовой муки 5-30 %, для льняной муки 0-5 %, для кукурузного крахмала 10-20 % (табл.1). Таблица 1 Планирование экспериментальных исследований органолептической оценки модельных мучных систем от уровня введения мучных ингредиентов Установленные уровни введения льняной, нуто- вой и амарантовой муки обусловлены химическим составом - повышенным содержанием жира, со- кращающего длительность хранения замороженных мясопродуктов. Согласно составленной матрице РЦКП (табл. 2) экспериментально полученные дан- ные подвергались статистическому анализу и про- верке значимости коэффициентов регрессионного уравнения на адекватность. Таблица 2 Матрица РЦКП активного эксперимента по исследованию зависимости изменения Натуральные значенияфакторов Кодированныезначения факторов х1 х2 х3 х4 X1 X2 X3 X4 у0 1 5 5 0 10 -1 -1 -1 -1 4,14 2 15 5 0 10 1 -1 -1 -1 3,92 3 5 30 0 10 -1 1 -1 -1 4,27 4 15 30 0 10 1 1 -1 -1 3,91 5 5 5 5 10 -1 -1 1 -1 4,18 6 15 5 5 10 1 -1 1 -1 3,8 7 5 30 5 10 -1 1 1 -1 4,31 8 15 30 5 10 1 1 1 -1 3,79 9 5 5 0 20 -1 -1 -1 1 4,19 10 15 5 0 20 1 -1 -1 1 3,99 11 5 30 0 20 -1 1 -1 1 4,34 12 15 30 0 20 1 1 -1 1 4 13 5 5 5 20 -1 -1 1 1 4,25 14 15 5 5 20 1 -1 1 1 3,89 15 5 30 5 20 -1 1 1 1 4,39 16 15 30 5 20 1 1 1 1 3,89 17 0 17,5 2,5 15 -2 0 0 0 4,11 18 20 17,5 2,5 15 2 0 0 0 3,06 19 10 0 2,5 15 0 -2 0 0 4,46 20 10 42,5 2,5 15 0 2 0 0 4,37 21 10 17,5 0 15 0 0 -2 0 4,6 22 10 17,5 7,5 15 0 0 2 0 4,18 23 10 17,5 2,5 5 0 0 0 -2 4,31 24 10 17,5 2,5 25 0 0 0 2 4,46 25 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 26 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 27 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 28 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 29 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 30 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 31 10 17,5 2,5 15 0 0 0 0 4,7 органолептической оценки модельных композиций от уровня введения мучных компонентов Пределы варьированияосновных факторов Условия планирования х1 х2 х3 х4 Основной уровень (0) 10 17,5 2,5 15 Интервал 5 12,5 2,5 5 Верхний уровень (+1) 15 30 5 20 Нижний уровень (-1) 5 5 0 10 Верхняя «звездная точ-ка» (+2,0) 20 42,5 7,5 25 Нижняя «звездная точ-ка» (-2,0) 0 0 0 5 Графическая интерпретация результатов по- строения органолептических профилей поликомпо- нентных модельных мучных композиций представ- лена в виде данных сечения проекции поверхности отклика и данных карты Парето, отражающей ста- тистически наиболее значимые коэффициенты ре- грессионной модели (рис. 1). а б Рис. 1. Карта Парето (а) и проекция сечения поверхности отклика (б), зависимости изменения органолептической оценки мучной смеси от уровня введения безглютеновых ингредиентов Наивысшие балльные оценки органолептиче- ских профилей модельных композиций были полу- чены при внесении льняной муки до 3 %, амаран- товой муки в количестве 10 %, нутовой муки - 17,5 %, крахмала кукурузного - 15 %, взятых к мас- се рисовой муки. Отмечено, что использование в составе смеси большого количества амарантовой и льняной муки значительным образом ухудшало вкусовые свойства моделируемых мучных компо- зиций, а нивелирующим органолептическим эф- фектом исходя из полученных коэффициентов уравнения регрессии (1) обладает кукурузный крахмал и нутовая мука: y0 = 4,7 - 0,207Х1 - 0,297Х1 2 - 0, 09Х2 2 - 0,046Х3 - - 0,097Х3 2 - 0,098Х4 2 (R2 = 0,93) (1) Замес теста определяется как главный техноло- гический этап процесса производства, где в значи- тельной степени роль в формировании высоких реологических характеристик играет химический состав и функционально-технологические свойства сырья, количество влаги, время вымешивания и скорость вращения месильных органов и т.д. [6, 7]. С целью дальнейшей оптимизации рецептурно- го состава по выявлению условного «максимума» значений упругих и пластических деформаций при разном количественном использовании компонен- тов смеси и влаги был спланирован и реализован многофакторный эксперимент (табл. 3). Таблица 3 Условия планирования Пределы варьированияосновных факторов х х х х х Основной уровень (0) 10 16 1.5 14 77,5 Интервал 2 2 1.5 2 2,5 Верхний уровень (+1) 12 18 3 12 80 Нижний уровень (-1) 8 14 0 16 75 Верхняя «звезднаяточка» (+2,0) 14 20 4,5 18 82,5 Нижняя «звезднаяточка» (-2,0) 6 12 1,5 10 72,5 Планирование эксперимента по исследованию структурно-механических характеристик поликомпонентных модельных тестовых систем 1 2 3 4 5 Определение количества влаги, используемой на замес поликомпонентных смесей, осуществля- лось на основании данных поисковых эксперимен- тальных исследований однокомпонентных модель- ных тестовых систем, сенсорной технологической оценки качества модельных тестовых систем, обу- словленной липкостью и степенью разжижения тестовой массы. Матрица планирования активного эксперимента и результаты исследования струк- турно-механических характеристик модельных те- стовых систем представлены в виде данных табл. 4. Результатом проведенного процесса оптимиза- ции стали графические зависимости изменения упругих и пластических деформаций модельных тестовых систем, представленные в виде сечения поверхностей отклика у1 и у2 и карт Парето (рис. 2). Таблица 4 Матрица РЦКП активного эксперимента по исследованию реостабильности модельных тестовых систем от уровня введения компонентов Натуральные значения факторов Кодированные значенияфакторов Упругиедеформации, мм Пластическиедеформации, мм 1 2 3 4 1 х1 х2 х3 х4 х5 X1 X2 X3 X4 Х5 у1 у2 2 8 14 0 12 80 -1 -1 -1 -1 1 0,28 1,80 3 12 14 0 12 75 1 -1 -1 -1 -1 0,45 1,34 4 8 18 0 12 75 -1 1 -1 -1 -1 0,53 1,22 5 12 18 0 12 80 1 1 -1 -1 1 0,49 2,12 Окончание табл. 4 1 2 3 4 6 8 14 3 12 75 -1 -1 1 -1 -1 0,49 1,23 7 12 14 3 12 80 1 -1 1 -1 1 0,46 1,93 8 8 18 3 12 80 -1 1 1 -1 1 0,53 1,81 9 12 18 3 12 75 1 1 1 -1 -1 0,70 1,35 10 8 14 0 16 75 -1 -1 -1 1 -1 0,22 1,52 11 12 14 0 16 80 1 -1 -1 1 1 0,18 2,42 12 8 18 0 16 80 -1 1 -1 1 1 0,26 2,30 13 12 18 0 16 75 1 1 -1 1 -1 0,43 1,84 14 8 14 3 16 80 -1 -1 1 1 1 0,23 2,11 15 12 14 3 16 75 1 -1 1 1 -1 0,39 1,65 16 8 18 3 16 75 -1 1 1 1 -1 0,47 1,53 17 12 18 3 16 80 1 1 1 1 1 0,44 2,43 18 6 16 1,5 14 77,5 -2 0 0 0 0 0,35 1,65 19 14 16 1,5 14 77,5 2 0 0 0 0 0,48 2,09 20 10 12 1,5 14 77,5 0 -2 0 0 0 0,27 1,37 21 10 20 1,5 14 77,5 0 2 0 0 0 0,56 1,57 22 10 16 0 14 77,5 0 0 -2 0 0 0,27 1,96 23 10 16 4,5 14 77,5 0 0 2 0 0 0,49 1,78 24 10 16 1,5 10 77,5 0 0 0 -2 0 0,58 1,47 25 10 16 1,5 18 77,5 0 0 0 2 0 0,25 2,27 26 10 16 1,5 14 72,5 0 0 0 0 -2 0,52 1,19 27 10 16 1,5 14 82,5 0 0 0 0 2 0,32 2,55 28 10 16 1,5 14 77,5 0 0 0 0 0 0,42 1,87 29 10 16 1,5 14 77,5 0 0 0 0 0 0,42 1,87 30 10 16 1,5 14 77,5 0 0 0 0 0 0,42 1,87 31 10 16 1,5 14 77,5 0 0 0 0 0 0,42 1,87 32 10 16 1,5 14 77,5 0 0 0 0 0 0,42 1,87 а б (5)х5(L) (4)х4(L) х2(Q) (1)х1(L) (2)х2(L) (3)х3(L) х4(Q) х1(Q) х5(Q) х3(Q) 5,227856 -4,60051 ,4502096 ,4502096 ,4502096 ,4502096 -13,148 12,75597 24,04814 41,61373 p=,05 в г Рис. 2. Проекции сечения поверхности отклика (а, б) и карты Парето (в, г), зависимости изменения упругопластических деформаций модельных тестовых систем от уровня введения безглютеновых компонентов Анализ интерпретации графических результатов процесса оптимизации показал положительное вли- яние амарантовой, нутовой и льняной муки на упругие деформации, что, очевидно, связано с по- вышенным содержанием белка и пентозанов, обла- дающих структурообразующими свойствами. Увеличение уровня введения крахмала и влаги, расхо- дуемой на замес тестовой системы, позволяет в значительной степени повысить пластичность теста. Результаты экспериментально полученных дан- ных исследования реодинамичности поликомпонентных модельных тестовых систем можно выра- зить регрессионной моделью зависимости: у1 = 0,418 + 0,065X1 + 0,144 X2 + 0,109X3 - 3 - 0,164X4 - 0,1X5 - 0,0185X 2 (R2 = 0,98) (2) у2 = 1,87 + 0,203X1 + 0,083X2 - 0,195X2 2 - - 0,07X3 + 0, 38X4 + 0,66X5 (R2 = 0,99) (3) Поскольку результаты максимальных значений исследуемых факторов находятся в удалении от оптимума друг друга, то в условиях дальнейшей оптимизации необходим дополнительный поиск условного «максимума». Полученные значения «оптимума» уровня введения мучных компонентов процесса оптимизации упругих и пластических деформаций модельных тестовых систем были взя- ты в качестве верхних и нижних «звездных точек» (табл. 5). В ходе реализации повторного многофакторно- го эксперимента получены усредненные арифмети- ческие значения упругих и пластических деформа- ций, представленные матрицей ротатабельного центрального композиционного планирования ис- следования, варьируемые от исследуемых парамет- ров (табл. 6). Таблица 5 Условия планирования Пределы варьированияосновных факторов х1 х2 х3 х4 х5 Основной уровень (0) 10,6 16,85 1,5 13,3 78,5 Интервал 0,4 0,52 0,45 1,48 1 Верхний уровень (+1) 11 17,4 1,95 14,8 79,9 Нижний уровень (-1) 10,2 16,3 1,05 11,8 77,9 Верхняя «звезднаяточка» (+2,0) 11,4 17,9 2,4 16,2 80,9 Нижняя «звезднаяточка» (-2,0) 9,8 15,8 0,6 10,3 76,9 Планирование эксперимента по оптимизации рецептурного состава смеси согласно заданным реологическим критериям Таблица 6 Матрица РЦКП активного эксперимента по оптимизации рецептурного состава мучной безглютеновой смеси Кодированные значения факторов Упругиедеформации, мм Пластические деформации, мм 1 х1 х2 х3 х4 х5 X1 X2 X3 X4 Х5 у1 у2 2 10,2 16,3 1,1 11,8 79,9 -1 -1 -1 -1 1 0,45 1,8 3 11 16,3 1,1 11,8 77,9 1 -1 -1 -1 -1 0,49 1,54 4 10,2 17,4 1,1 11,8 77,9 -1 1 -1 -1 -1 0,49 1,54 5 11 17,4 1,1 11,8 79,9 1 1 -1 -1 1 0,45 1,8 6 10,2 16,3 2 11,8 77,9 -1 -1 1 -1 -1 0,61 0,96 7 11 16,3 2 11,8 79,9 1 -1 1 -1 1 0,57 1,22 8 10,2 17,4 2 11,8 79,9 -1 1 1 -1 1 0,57 1,22 9 11 17,4 2 11,8 77,9 1 1 1 -1 -1 0,61 0,96 10 10,2 16,3 1,1 14,8 77,9 -1 -1 -1 1 -1 0,46 2,64 11 11 16,3 1,1 14,8 79,9 1 -1 -1 1 1 0,42 2,9 12 10,2 17,4 1,1 14,8 79,9 -1 1 -1 1 1 0,42 2,9 13 11 17,4 1,1 14,8 77,9 1 1 -1 1 -1 0,46 2,64 14 10,2 16,3 2 14,8 79,9 -1 -1 1 1 1 0,54 2,32 15 11 16,3 2 14,8 77,9 1 -1 1 1 -1 0,58 2,06 16 10,2 17,4 2 14,8 77,9 -1 1 1 1 -1 0,58 2,06 17 11 17,4 2 14,8 79,9 1 1 1 1 1 0,54 2,32 18 9,8 16,85 1,55 13,3 78,9 -2 0 0 0 0 0,49 1,95 19 11,4 16,85 1,55 13,3 78,9 2 0 0 0 0 0,49 1,95 20 10,6 15,75 1,55 13,3 78,9 0 -2 0 0 0 0,62 1,95 21 10,6 17,95 1,55 13,3 78,9 0 2 0 0 0 0,62 1,95 22 10,6 16,85 0,65 13,3 78,9 0 0 -2 0 0 0,37 2,53 23 10,6 16,85 2,45 13,3 78,9 0 0 2 0 0 0,61 1,37 24 10,6 16,85 1,55 10,3 78,9 0 0 0 -2 0 0,52 0,85 25 10,6 16,85 1,55 16,3 78,9 0 0 0 2 0 0,45 3,05 26 10,6 16,85 1,55 13,3 76,9 0 0 0 0 -2 0,53 1,62 27 10,6 16,85 1,55 13,3 80,9 0 0 0 0 2 0,45 2,13 28 10,6 16,85 1,55 13,3 78,9 0 0 0 0 0 0,49 1,95 29 10,6 16,85 1,55 13,3 78,9 0 0 0 0 0 0,49 1,95 30 10,6 16,85 1,55 13,3 78,9 0 0 0 0 0 0,49 1,95 31 10,6 16,85 1,55 13,3 78,9 0 0 0 0 0 0,49 1,95 32 10,6 16,85 1,55 13,3 78,9 0 0 0 0 0 0,49 1,95 Достоверность представленных эксперимен- тальных данных подтверждена критериями Стьюдента и Фишера в полученных регрессионных ма- тематических уравнениях вида: 2 у1 = 0,488 + 0,063 X 2 + 0,12X3 - 0,0316X4 - (R2 = 0,97) (5) 4 - 0,0004X 2 - 0,04X5 Графическая интерпретация результатов экспе- риментальных исследований упругих и пластиче- (R2 = 0,98) (4) у2 = 1,98 - 0,53X3 + 0,99X4 + 0,208X5 - 0,045X5 2 ских деформаций представлена в виде карт Парето и проекций сечения поверхностей отклика на рис. 3. а б в Рис. 3. Карты Парето (а, б) и проекция сечения поверхности отклика (в) и зависимости изменения упругопластических деформаций модельных тестовых систем от уровня введения мучных компонентов Таким образом, проведенный процесс модели- рования и оптимизации рецептурного состава без- глютеновой смеси по заданным реологическим и органолептическим критериям позволил получить оптимальную мучную композицию, представлен- ную в виде соотношения компонентов к массе ри- совой муки в балансовом уравнении (6): 0,098*х0 + 0,158*х0 + 0, 019*х0 + 0,163*х0 + х0 =100(6) где х0 =69,6 % - масса рисовой муки, тогда х1 = = 0,098 * x0 = 6,8 % - масса амарантовой муки, х2 = 0,158 * х0 = 11 % - масса нутовой муки, х3 = 0,019 * x0 = 1,3 % - масса льняной муки, х4 = 0,163 * x0 = 11,3 % - масса крахмала кукурузного, х5 = (55 ± 0,5) % - количество влаги, расходуемой на замес модельной тестовой системы. Сравнительный анализ органолептической и реологической оценки опытных и контрольных модельных тестовых систем представлен в виде данных табл. 7. Как видно из данных, соотношение упругих к пластическим деформациям и результаты органо- лептической оценки рецептурной композиции мучной смеси позволил получить мучную смесь с высокими качественными характеристиками. Таблица 7 Сравнительная оценка реологических и органолептических свойств модельных тестовых систем из пшеничной муки и безглютеновой смеси Модельные тестовые системы Упругие деформации, мм Пластиче-ские дефор- мации,мм Органолеп- тическая оценка, балл Безглютеноваямучная смесь 0,62 (17,8 %) 2,85 (82,2 %) 4,7 Пшеничная мукав/с 1,17 (15,5 %) 6,39 (84,5 %) 5,0 Выводы Таким образом, представленный практический процесс моделирования и оптимизации состава мучной безглютеновой смеси, основанный на ис- пользовании сырья с разным химическим составом и функционально-технологическими свойствами, позволил получить соотношение рецептурных ком- понентов, обеспечивающее высокие органолепти- ческие и реологические свойства модельных тесто- вых систем. Проведенный комплексный анализ пищевой и биологической ценности разработанной мучной композиции указал на перспективу ее использования в качестве альтернативной замены пшеничной муки. Полученная безглютеновая смесь может быть рекомендована к применению при производстве диетических профилактических продук- тов питания, в частности, замороженных полуфаб- рикатов в тесте.
References

1. Masalova, V.V. Perspektivy ispol'zovaniya bezglyutenovogo rastitel'nogo syr'ya v proizvodstve pi- schevyh produktov dlya dieticheskogo i profilakticheskogo pitaniya / V.V. Masalova, N.P. Oboturova // Pischevaya promyshlennost'. - 2016. - № 3. - S. 16-20.

2. Gallagher, E. Formulation and nutritional aspects of gluten-free cereal products and infant foods. In Arendt and Bello (Eds.), Gluten-free cereal products and beverages London, UK: Elsevier Inc.2008. R.321-346.

3. Magomedov, G.O. Issledovanie strukturno-mehanicheskih svoystv keksov s netradicionnymi vidami muki / G.O. Magomedov [i dr.] // Upravlenie reologicheskimi svoystvami pischevyh produktov: III nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem. - M.: Izdatel'skiy kompleks FGBOU VPO «MGUPP», 2012. - S. 120-123.

4. Matveeva, I. Perspektivnye vidy syr'ya dlya proizvodstva bezglyutenovyh izdeliy / I. Matveeva, V. Nesterenko // Hleboprodukty. - 2011. - № 8. - S. 42-44.

5. Grachev, Yu.P. Matematicheskie metody planirovaniya eksperimenta / Yu.P. Grachev, Yu.M. Plaksin. - M.: DeLi print, 2005. - 296 s.

6. Auerman, L.Ya. Tehnologiya hlebopekarnogo proizvodstva / L.Ya. Auerman; pod obsch. red. L.I. Puchkovoy. - 9-e izd., pererab. i dop. - SPb.: Professiya, 2005. - 416 s.

7. Gallagher, E., Gormley, R. T., & Arendt, E. K. Recent advances in the formulation of gluten-free cereal-based products. Trends in Food Science & Technology. 2004. №15. R.143-152.


Login or Create
* Forgot password?