Innovative Uses of Milk Protein Concentrates in Product Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Milk protein concentrates (MPCs) are complete dairy proteins (containing both caseins and whey proteins) that are available in protein concentrations ranging from 42% to 85%. As the protein content of MPCs increases, the lactose levels decrease. MPCs are produced by ultrafiltration or by blending different dairy ingredients. Although ultrafiltration is the preferred method for producing MPCs, they also can be produced by precipitating the proteins out of milk or by dry-blending the milk proteins with other milk components. MPCs are used for their nutritional and functional properties. For example, MPC is high in protein content and averages approximately 365 kcal/100 g. Higher-protein MPCs provide protein enhancement and a clean dairy flavor without adding significant amounts of lactose to food and beverage formulations. MPCs also contribute valuable minerals, such as calcium, magnesium, and phosphorus, to formulations, which may reduce the need for additional sources of these minerals. MPCs are multifunctional ingredients and provide benefits, such as water binding, gelling, foaming, emulsification, and heat stability. This article will review the development of MPCs and milk protein isolates including their composition, production, development, functional benefits, and ongoing research. The nutritional and functional attributes of MPCs are discussed in some detail in relation to their application as ingredients in major food categories.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle