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 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) | 0,000 | 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 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 ».