Effect of gel structure on the gastric digestion of whey protein emulsion gels
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to characterize and determine the disintegration of emulsion gels in a human gastric simulator (HGS) and the physicochemical characteristics of gastric digesta. Using thermal treatment at 90 °C, whey protein emulsion gels with different structures and gel strengths were formed by varying the ionic strength. Simulated boluses of soft (containing 10 mM NaCl) and hard (200 mM NaCl) gels, which had similar particle sizes to those of human subjects, were created for gastric digestion. Soft gels disintegrated faster than hard gels in the HGS. The boluses of both gels gradually disintegrated into particles of size ∼10 μm. With further digestion, the protein matrix of the soft gel particles dissolved, the proteins were disrupted mainly by proteolysis and large quantities of oil droplets were released. In contrast, for the hard gel particles, although all proteins were hydrolysed after 240 min the breakdown of the particles was slow and no oil droplets were released after 300 min. The differences in the breakdown of soft and hard gels in the HGS were attributed to the structures of the emulsion gel, which may result in different sets of peptides in the digestion. In addition, coalescence of the oil droplets was observed only for the soft gel.
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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) | 0,000 | 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 ».