Şekerpare, Türkiye ve Orta Doğu mutfağının önemli tatlılarından biri olup, genellikle irmik kullanılarak hazırlanmaktadır. Ancak irmiğin gluten içermesi, çölyak hastalarının bu tatlıyı tüketmesini engellemektedir. Bu çalışmada, gluten içermeyen mısır unu, pirinç unu, patates unu, mısır nişastası ve tapyoka nişastası kombinasyonları kullanılarak glutensiz şekerpare formülasyonları geliştirilmiştir. Ayrıca, bu formülasyonlara eklenen soya proteini, bezelye proteini ve transglutaminaz (TG) enziminin şekerpare hamuru ve son ürün özellikleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışma kapsamında, hamurların pH, sertlik, yapışkanlık, adhezyon işi ve hamur kuvveti gibi özellikleri değerlendirilirken son ürünlerde ise renk, sertlik, kırılganlık ve duyusal analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, kullanılan protein ve TG enziminin hamur özellikleri üzerindeki etkisinin kullanılan un kombinasyonuna bağlı olarak değiştiğini göstermiştir. Mısır ve patates unu ile hazırlanan hamurlar en yüksek sertlik değerine sahipken, tüm örneklerde kontrol grubu hamurları en düşük sertlikte olmuştur. Soya ve bezelye proteini, hamurun yapışkanlığını azaltırken, TG enziminin bezelye proteiniyle birlikte kullanımı yapışkanlık düzeyini önemli ölçüde artırmıştır. Duyusal analizde panelistler, %62,5 mısır unu ve %37,5 pirinç unundan oluşan MuPr reçetesiyle hazırlanan şekerpare örneklerini, hem yapı hem de lezzet açısından en beğenilen ürün olarak değerlendirmiştir. Bununla birlikte, kullanılan protein türü ve TG enzimi duyusal özellikler üzerinde genel anlamda önemli bir fark yaratmamıştır.

This research aimed to investigate the impacts of different cooking methods (B; Boiling, US; Ultrasound-assisted slow boiling, UF; Ultrasound-assisted fast boiling) and endpoint core temperatures (ECT; 68°C, 74°C, and 80°C) on the oxidative stability, physicochemical, and microbiological properties of beef during refrigerated storage. The results demonstrated that UF application resulted in the lowest cooking loss (CL) at 74°C ECT. The US application caused a lower water activity (aw) compared to B. The lowest oxidation-reduction potential (ORP) levels were determined in UF, whereas the US had the highest ORP levels. Ultrasound-assisted cooking did not affect pH, yeast-mold and total mesophilic aerobic bacteria (TMAB) counts. On the other hand, UF and US caused an increase in total coliform counts compared to B. According to the results of lipid hydroperoxide (LPO) and thiobarbituric acid reactive substances (TBARS), UF application was more effective in preventing lipid oxidation compared to US and B. pH, CL, ORP, hue angle (hab) and b* values increased as the ECT increased, whereas aw, a*, chroma (C*ab) and browning index (BI; inner) values decreased. In addition, beef pieces cooked at 74°C or 80°C ECT had lower L* values, TMAB, and total coliform counts, and higher TBARS and LPO values than those cooked at 68°C ECT. 74°C was more effective in controlling microbiological changes, whereas 68°C was a better ECT for maintaining oxidative stability. In conclusion, UF has the potential to be an effective processing technology for improving oxidative stability and physicochemical properties of beef.

Gıdanın bozulma sürecinde etkili olan pek çok mikroorganizma arasında yer alabilen patojen bakteriler, gıda üretimi ve güvenliği açısından kontrol altında tutulması gereken kritik unsurlardır. Gıda kaynaklı patojen bakteriler akut, kronik ve ölümcül hastalıklara yol açabilir. Antimikrobiyal ajanlar, mikroorganizmaların hem çoğalmasını hem de hayatta kalmasını engelleyen doğal veya sentetik kimyasallar olarak patojenlere de etki eder. Antibiyotikler hayvansal üretim süreçlerinde ve tedavi amaçlı olarak sıkça başvurulan antimikrobiyal ajanlardır. Antibiyotiklerin kontrolsüz ve aşırı kullanımı bakterilerde antibiyotik direnci sağlayan genetik değişimlere neden olabilmektedir. Direnç genleri edinen patojen bakterilerin epidemiyolojik olgulara neden olma potansiyeli kaygı yaratmaktadır. Gıda kaynaklı patojen antibiyotik direnci kazanması dünya sağlığını ve güvenliğini tehdit eden başlıca sorunlardan biri haline gelmiş, yüksek görülme oranları akademide ve toplumda endişe yaratmıştır. Bu derlemede konuya ilişkin literatürün özetlenmesi ve özellikle ülkemizde antibiyotik direnç genlerinin varlığı üzerine yapılmış çalışmalar incelenerek gıda kaynaklı patojenlerin antibiyotik direnci, konunun önemi ve potansiyel etkileri hakkında bilgilerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.

Bu çalışma; ıslah sonrasında tuzlu - sodyumlu topraklara çiftlik gübresi uygulanmasının toprakların bazı önemli özellikleri ile arpa verimine etkisini belirlemek amacıyla yürütülmüştür. Hasat sonrası yapılan analizlerde çiftlik gübresi uygulanmış ve arpa yetiştirilmiş toprakların pH, CaCO3, değişebilir Na ve Ca, KDK, ESP, kütle ve tane yoğunluğunda azalma olduğu görülmüştür. Organik madde, porozite; agregat stabilitesi, hidrolik iletkenlik, tarla kapasitesi, solma noktası ve yarayışlı nem değerleri artmıştır. Gübre uygulamalarının pH değerinde düşüşe, organik madde miktarında önemli bir artışa ve EC değeri ise çok az bir artışa neden olduğu tespit edilmiştir. Uygulanan gübre dozunun artışıyla topraklardaki ESP değerlerinin önemli oranda azaldığı belirlenmiştir. Her iki gübre türünde de yüksek dozda gübre uygulamasının toprakların katyon değişim kapasitesi değerlerinde azalmaya,  buna karşılık hidrolik iletkenlik, porozite, agregat stabilitesi ve toprağın su tutma kapasitesi değerlerinde artış görülmüştür. Islahtan sonrası gübre uygulanmış topraklarda yetiştirilen arpa bitkisinin 1000 dane ağırlığı, birim alan başına çıkış yapan bitki sayısı ve boyu, başaktaki dane sayısı ve ham protein miktarlarında özellikle yüksek gübre dozlarında iyileşme olmuştur.

Enhancing crop productivity is essential for increasing farmer incomes, and application of ethephon along with proper pruning practices could provide effective approaches for improving yield of cucurbit crops. A field experiment was conducted to study the effect of ethephon and pruning practices on sex expression and yield of cucumber cv long green at Rupandehi, Nepal from April to July 2022. The experiment used a two-factor factorial RCBD, with 2 doses of ethephon (300 ppm & control spray) as one factor and pruning practices (3G, 2G & no pruning) as the other, resulting six treatments which were replicated four times. Morphological and phenological parameters such as plant height, days to flowering, number of male and female flowers per plant, M: F ratio, fruit length, fruit weight, fruit number per plant, and yield were recorded. It was observed that ethephon @ 300 ppm produced the highest yield (65.59 t/ha) with increased fruits per plant (13.19) and individual fruit weight (497.31 g). Highest fruit yield (66.97 t/ha), fruit number (13.47 per plant), and individual fruit weight (497.20 g) was observed with 3G pruning. Ethephon @ 300 ppm delayed male flowers, but female flowers were observed significantly earlier (34.21 DAT), with a similar effect observed in 3G pruning. Both ethephon @ 300 ppm (39.89) and 3G pruning (41.99) significantly increased the total number of female flowers in comparison with other treatments. Control spray of ethephon resulted in highest fruit length and application of ethephon @ 300 ppm resulted to highest fruit width. Pruning did not significantly influence fruit length but increased fruit width. The study revealed that a spray of 300 ppm ethephon and 3G pruning can enhance femaleness and productivity of cucumber.

Bu çalışmada, ozon gazının Listeria spp. (tavuk işletmeleri ve tavuk etlerinden izole edilen) üzerine antibakteriyel etkilerini tahmin etmek amacıyla %99.99 doğruluk oranına sahip bir XGBoost tabanlı tahmin modeli geliştirilmiştir. Makine öğrenimi süreci öncesinde, deneysel verilerden elde edilen 75 adet veri üzerinde çeşitli ön işlemler gerçekleştirilmiş ve verilerin %70’i eğitim, %30’u test seti olarak rastgele ayrılmıştır. Çalışma kapsamında varsayılan ayarlarla beş farklı makine öğrenmesi algoritması denenmiş ve modellerin performansı karşılaştırılmıştır. R² skoruna göre en başarılı modelin XGBoost algoritması olduğu tespit edilmiştir. XGBoost modelinin doğruluk performansını artırmak amacıyla hiper-parametre optimizasyonu yapılmıştır. Araştırma sonucunda ozon gazı uygulamasının süresinin artmasıyla birlikte Listeria spp. üzerindeki antibakteriyel etkinin arttığı gözlemlenmiş, özellikle 20 dakika sonunda Listeria ivanovii, Listeria monocytogenes ve Listeria innocua türleri tamamen inhibe edilmiştir. Sonuç olarak, ozonun Listeria spp. üzerindeki antibakteriyel etkisinin türden türe değişebileceği ve ozon uygulamasının gıda güvenliği pratiklerinde etkili bir antibakteriyel yöntem olarak potansiyel taşıdığı tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, gıda güvenliği alanında prediktif modellerin endüstride uygulanabilirliğini göstermektedir.

Domates, dünyada üretilen en önemli sebze türlerinden birisidir. Hem tarla hemde serada domates yetiştiriciliğinde başlangıç materyali olarak genellikle tohumdan ziyade fide kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, farklı dozlarda mikoriza, vermikompost ve gübre uygulamalarının domates fidelerinin gelişimi üzerindeki etkisini araştırmaktır. Çalışmada Cuma F1 domates çeşidi kullanılmıştır. Araştırma, tesadüf parselleri deneme desenine uygun olarak 3 tekerrürlü olarak gerçekleşmiştir. Çalışmada, domates fidesi yetiştiriciliği için %70 torf %30 perlit karışımı olan ortamlara EC 0.5-1.00 ile hem mikorizalı hemde mikorizasız şekilde farklı oranlarda vermikompost (% 0, 10 ve 20) dozları uygulanmıştır. Fideler bir buçuk ayda sökümü yapılmıştır. Bu araştırmada, domates bitkilerinin şu morfolojik (fide boyu, hipokotil uzunluğu, gövde çapı, yaprak sayısı, yaprak yaş ağırlığı, yaprak kuru ağırlığı, kök yaş ağırlığı ve kök kuru ağırlığı) özellikleri incelenmiştir.  Çalışma sonucunda, vermikompost ve mikoriza uygulamalarının ortamda bulunması birçok parametre bakımından önemli farklar oluşturmaktadır. Tam gübre (EC1)  dozlarında fide kalitesinin arttığı ve düşük gübreleme (EC 0.5) dozlarında ise ortama vermikompost ilave edilmesinin fide gelişimini olumlu yönde etkilediği görülmüştür.

A study conducted in Phalelung rural municipality, Panchthar, Nepal, in 2023 examined agricultural practices and the economic analysis of large cardamom. A total of 60 households were randomly selected, and data were collected through primary and secondary sources using surveys, focus group discussions, key informant interviews and field observations to assess the large cardamom economy, package of practices and various challenges faced by farmers. The study revealed that 28% of farmers grew the Ramsai cultivar, with over 82% having access to irrigation. Most farmers (77%) managed shade well and maintained their orchards effectively. However, only 50% used specialized harvesting tools, and 63% employed improved kiln (bhatti), though more education is needed. 68% of farmers received subsidies for constructing improved kiln (bhatti). Notably, 70% of farmers lacked knowledge about cardamom grading, and 90% were unaware of value-added practices. Farmers predominantly used jute bags for packaging. Major issues identified included plant wilt, furkey, rhizome rot, and stem borer infestations. The total production cost was NPR. 114,460.5 per hectare, with a BC ratio of 1.54.  Having high market value, large cardamom provides promising opportunity to uplift the economic and social condition of farmers and stakeholders. This study provides an overview of the status of large cardamom production, processing practices, best cultivation practices to be adopted, disease pest incidence on large cardamom, storage, grading with various cultural practices to be adopted and feasibility of large cardamom cultivation area. This study would help both governmental and non- governmental agencies to make effective plans for large cardamom cultivation to meet Phyto-Sanitary status and minimum requirements to enter export and import system of cardamom in global market.

The objective of this study was to evaluate the effects of palm oil, African walnut oil and their blends on hematological, inflammatory, and some oxidative stress markers in high fat diet (HFD) obese-induced Wistar rats. Obesity was induced for 60 days and treated for 28 days using edible oils [palm oil, African walnut oil, palm oil: African walnut oil (50:50) and palm oil : African walnut oil (60:40)] and orlistat (10 mg/Kg). Thereafter the animals were sacrificed, blood was collected for hematological studies and the preparation of the serum, while the organs harvested were used to prepare organ homogenates. Serum and organ homogenates were used for the evaluation of inflammation and oxidative stress markers. Results showed that the oils utilized were confirmed to be of high quality through their good stability indices (peroxide value: 2.52-3.87meq O2/Kg; p-anisidine value: 8.24-12.33, TOTOX value: 13.37-19.46,). Looking at the haematological study, animals that received the HFD presented the lowest (p<0.05) hematocrit and Platelet. PO:WO (50:50 and 60:40) significantly (p<0.05) decreased the granulocytes concentration in the blood of rats. PO:WO (50:50) significantly (p<0.05) increased the lymphocyte concentration while 100% PO increased the mid-size white blood cells level in the animals. Serum levels of inflammation markers were higher (p<0.05) in the negative control group (354.44-385.82 pg/mL) compared to the other groups (147.22-271.55 pg/mL). The analysis of oxidative stress parameters revealed that the administered oils and orlistat generally exhibited good protections compared to the normal and negative control groups, which might be due to the presence of omega-3 fatty acids and bioactives such as β-carotene and vitamin E which have good antioxidant and anti-inflammatory properties. It can be concluded that these oils have a role in protecting against obesity through their effects on oxidative stress, hematology, and inflammatory cytokines.

Developments in Geographic Information Systems and Remote Sensing (RS) technologies and innovative approaches emerging in deep learning (DL) supported analysis methods have an important place in disaster research as in every field. Convolutional neural networks such as Mask RCNN, U-NET, one of the deep learning methods for disaster damage impact assessment and classification, have started to show successful results. However, high-resolution geospatial imagery and drones provide faster and more accurate detection of structural damage.  In this study, damaged building detection was performed using Göktürk-1 satellite images from 6 February 2023 using Mask-RCNN architecture. In this study, deep learning methods were used to detect the collapsed buildings in the city of Malatya during the 6 February 2023 earthquakes. The study aims to emphasize the significance of GIS and remote sensing for the timely and efficient evaluation of building damage after a disaster. Considering this, high quality images of Malatya city before and after the earthquake were analyzed and data sets were created by masking using Mask RCNN deep learning method through ArcGIS Pro 3.4.0 software. According to the results of the research, it quickly detected damaged buildings with an accuracy rate of 70% according to satellite images after the earthquake. As a result, GIS and deep learning models were used to detect and map the initial damage after the earthquake.