Effect of pH, temperature and heating time on the formation of furan in sugar–glycine model systems
Notice bibliographique
Résumé
Furan (C 4 H 4 O) has been classified as a possible animal and human carcinogen by many international agencies. The formation of furan in three sugar–glycine models using glucose, fructose, and sucrose was investigated using headspace gas chromatography mass spectrometry method (HS-GC–MS) with various dual combinations of three important heat processing conditions, i.e. pH, temperature, and heating time. Results indicated that furan levels from sugar–glycine model systems during the thermal processing can be attributed to selective sugar types, pH, temperature, and heating time. In glucose–glycine and fructose–glycine system, the lowest furan level was detected in acid condition but in sucrose–glycine system furan formed significantly lower ( P < 0.05) in acidic conditions the lowest furan level was found in alkaline conditions. The furan levels were observed to increase with heating time in all three model systems. Furthermore, less furan was generated in non-reducing sugar system (sucrose) than in reducing sugar system (glucose and fructose). Therefore, they demonstrate the possibility of limiting the formation of furan in heat processed foods by both the careful selection of carbohydrates (i.e. non-reducing sugars and reducing sugars) ingredients and appropriate processing conditions.
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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 ».