EFFECTS OF CASEINATE, WHEY AND MILK PROTEINS ON EMULSIFIED BEEF MEAT BATTERS PREPARED WITH DIFFERENT PROTEIN LEVELS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The effects of meat protein substitution (2%) with sodium caseinate, milk protein isolates or whey protein isolates (WPI) at varying levels of meat protein (13–15%) were studied in emulsified beef meat batters prepared with canola oil (25%). Increasing meat protein to 14 and 15% resulted in less stable emulsions (higher cook loss) compared with the 13% protein. At an equal protein level, all dairy proteins reduced cook loss (P < 0.05) compared with the all meat protein treatments. Overall, WPI provided the best emulsifying and moisture retention. Increasing the protein content also resulted in higher hardness and springiness values in all treatments. The addition of dairy protein resulted in softer, lighter and less red products compared with the all meat controls; colors being affected by the dairy protein source and protein content. Light microscopy revealed that increasing protein content caused some fat globule coalescence and more protein aggregation. WPI formed distinct dairy protein gel regions within the meat batter matrix, which appeared to interact with meat protein matrix. PRACTICAL APPLICATIONS The main goal of this study was to understand the effects of partially substituting meat proteins with dairy proteins on the performance (cook loss and textural properties) of comminuted meat batters prepared with canola oil. The incorporation of canola oil, instead of animal fat, offers a new healthy alternative to the consumer but has its challenges in terms of keeping this liquid oil (high unsaturation level) within the meat product).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».