Characterization of Hydrophobic Flavor Release Profile in Oil‐in‐Water Emulsions
Notice bibliographique
Résumé
An instrumental approach to better understand the release and persistence of flavor in oil-in-water emulsions has been developed. Emulsions were prepared with various whey protein (0.1% to 3.16%), sunflower oil (1% to 8%), and ethyl hexanoate (0% to 0.04%) concentrations. Flavor release profile in real time was measured at 37 degrees C using a specially designed glass cell connected directly to a gas chromatograph equipped with a flame ionization detector. The intensity of flavor released from the emulsion stirred at a shear rate of 100 s(-1) was monitored as a function of time and data were fitted to a 1st-order kinetic equation. Maximum intensity and decay rate constant were both determined from the model and the persistence index (inversely associated to decay rate constant) was calculated. For constant aroma concentration in the emulsion, maximum intensity significantly decreased as whey protein and oil concentrations increased. For increasing aroma concentration, maximum intensity was directly proportional to the ethyl hexanoate concentration when the oil content was kept constant but leveled off when oil content was increased. Persistence of flavor significantly increased with increasing protein and oil concentrations while aroma concentrations had no effect when oil content was constant. The results showed that oil concentration had a greater influence on flavor release characteristics than protein concentration. Aroma concentration in the oil phase, rather than in the emulsion, determines the kinetics of hydrophobic flavor release. The method provides a useful tool for the rapid and reproducible measurement of flavor release profile.
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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) | 0,000 | 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 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 ».