Studies on Mitigating Lipid Oxidation Reactions in a Value-Added Dairy Product Using a Standardized Cranberry Extract
Notice bibliographique
Résumé
A standardized whole cranberry extract (WCE) was used to stabilize a model sunflower-casein emulsion prototype for future formulation activities with a fresh cream cheese product. The WCE contained total organic acids (20% w/w) and polyphenols (5%), the latter consisting of total anthocyanins (10%, w/w) and proanthocyanidins (12% w/w). Antioxidant capacity of the WCE was determined by ORAC, (hydrophilic ORAC = 348.31 ± 33.45 µmol of Trolox equivalents/g; lipophilic ORAC = 11.02 ± 0.85 µmol of Trolox equivalents/g). WCE was effective at stabilizing the model emulsion at a level of 0.375% (w/w), yielding a final pH of 5.6. Generation of initial lipid peroxidation products, hexanal and pentanal was inhibited by 92.4% ± 3.9% and 66.6% ± 5.3% (n = 3), respectively, when emulsions containing WCE were incubated at 50 °C for 90 h. This information was useful for formulating a fresh cream cheese product containing WCE to produce value-added potential and good self-life. The standardized WCE gave a final pH of 5.6 for the cheese premix and also significantly (P < 0.05) lowered both the PV and CD after 28 and 21 days at 4 °C storage, respectively, compared to untreated control. We conclude that there are important functional role(s) for cranberry constituents when presented as a standardized ingredient for producing value-added, stable fresh dairy products.
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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 ».