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Enregistrement W2070648031 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(04)73165-3

Effect of Temperature and Pore Size on the Fractionation of Fresh and Reconstituted Buttermilk by Microfiltration

2004· article· en· W2070648031 sur OpenAlexafffund
Pierre Morin, Rafael Jiménez‐Flores, Yves Pouliot

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California Research InitiativesCalifornia Dairy Research Foundation
Mots-clésChemistryMicrofiltrationFractionationChromatographyPhospholipidPermeationMembraneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research was to evaluate the effect of temperature (7, 25, and 50 degrees C) and pore size (0.1, 0.8, and 1.4 micro m) on the separation of proteins and lipids (neutral lipids and phospholipids) during microfiltration (MF) of fresh or reconstituted buttermilk. Buttermilk was subjected to MF using a pilot-scale unit mounted with ceramic membranes. The MF runs were carried out in a uniform transmembrane pressure (UTP) mode. Changes in processing temperature had no significant impact on protein transmission, whereas increasing temperature reduced both lipid and phospholipid transmission. A maximum concentration factor (CF) for lipids was reached at 25 degrees C, as protein CF remained essentially unaffected by temperature. The use of the smaller pore size (0.1 microm) resulted in low lipid (10%) and protein (approximately 20%) transmission. Larger pore sizes (0.8 and 1.4 microm) resulted in higher levels of protein, lipid, and phospholipid transmission (>50%), but gave high permeation fluxes. Transmission of both proteins and lipids was markedly different when using fresh buttermilk as opposed to reconstituted buttermilk. This study showed that MF temperature, pore size, and buttermilk type influence fractionation but that MF alone cannot achieve optimal separation of lipids and proteins for the production of novel ingredients from buttermilk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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