The effect of minor components on milk fat crystallization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Milk fat is composed of 97–98% triacylglycerols and 2–3% minor polar lipids. In this study triacylglycerols were chromatographically separated from minor components. Isolated diacylglycerols from the polar fraction were also added back to the milk fat triacylglycerols. The crystallization behaviors of native anhydrous milk fat (AMF), milk fat triacylglycerols (MF‐TAG), and milk fat triacylglycerols with diacylglycerols added back (MF‐DAG) were studied. Removal of minor components and addition of diacylglycerols had no effect on dropping points or equilibrium solid fat contents. Presence of the minor components, however, did delay the onset of crystallization at low degrees of supercooling. Crystallization kinetics were quantified using the Avrami model. Sharp changes in the values of the Avrami constant k and exponent n were observed for all three fats around 20.0°C. Increases in n around 20.0°C indicated a change from one‐dimensional to multidimensional growth. Differences in k and n of MF‐DAG from AMF and MF‐TAG suggested that the presence of milk fat diacylglycerols changes the crystal growth mechanism. Apparent free energies of nucleation (ΔGc,apparent) were determined using the Fisher‐Turnbull model. (ΔGc,apparent) for AMF was significantly greater than ΔGc,apparent for MF‐TAG, and ΔGc,apparent for MF‐DAG was significantly less than those for both AMF and MF‐TAG. The microstructural networks of AMF, MF‐TAG, and MF‐DAG, however, were similar at both 5.0 and 25.0°C, and all three fats crystallized into the typical β′‐2 polymorph. Differential scanning calorimetry in both the crystallization and melting modes revealed no differences between the heat flow properties of AMF, MF‐TAG, and MF‐DAG.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».