Baking Characteristics of Chiffon Cake as Influenced by Microbial Transglutaminase
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Protein modification via covalent bonds by using microbial transglutaminase (TGase) has generated many processing functionality improvements in specific food ingredients. In this study, TGase was added into different cake portions (foam and yolk batter) at levels of 0, 0.5, and 1.0% (w/w, total protein weight basis). The treatment of 0.5% TGase in the yolk batter portion significantly ( P ≤ 0.05) increased its emulsion activity. The addition of 1.0% TGase in the yolk batter portion significantly increased both foam stability and emulsion activity of cake batter, whereas the addition in the foam portion only increased the emulsion activity of cake batter significantly ( P ≤ 0.05). As the addition of TGase, in foam or in the yolk batter portion, rose from 0 to 1.0%, the specific volume of chiffon cake increased. Cakes with 1.0% TGase in the foam portion had the maximum specific volume, 7.078 mL/g, and the softest texture. SDS‐PAGE was used to analyze the modifications of TGase to the protein fractions from different cake portions. The effect of TGase on protein fractions from the yolk batter portion was more evident than that on protein fractions from the foam portion. However, there was no significant difference between the protein fractions of cake batters with the same level of TGase in the foam and yolk portions, which suggested that the main substrates of TGase were yolk protein and wheat protein, instead of egg white protein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».