Functional and rheological properties of proteins in frozen turkey breast meat with different ultimate pH
Notice bibliographique
Résumé
Functional and rheological properties of proteins from frozen turkey breast meat with different ultimate pH at 24 h postmortem (pH(24)) have been studied. Sixteen breast fillets from Hybrid Tom turkeys were initially selected based on lightness (L*) values for each color group (pale, normal, and dark), with a total of 48 breast fillets. Further selection of 8 breast samples was made within each class of meat according to the pH(24). The average L* and pH values of the samples were within the following range: pale (L* >52; pH ≤5.7), normal (46 < L* < 52; 5.9 < pH <6.1), and dark (L* <46; pH ≥6.3), referred to as low, normal, and high pH meat, respectively. Ultimate pH did not cause major changes in the emulsifying and foaming properties of the extracted sarcoplasmic and myofibrillar proteins. An SDS-PAGE profile of proteins from low and normal pH meat was similar, which revealed that the extent of protein denaturation was the same. Low pH meat had the lowest water-holding capacity compared with normal and high pH meat as shown by the increase in cooking loss, which can be explained by factors other than protein denaturation. Gel strength analysis and folding test revealed that gel-forming ability was better for high pH meat compared with low and normal pH meat.Dynamic viscoelastic behavior showed that myosin denaturation temperature was independent of pH(24). Normal and high pH meat had similar hardness, springiness, and chewiness values as revealed by texture profile analysis. The results from this study indicate that high pH meat had similar or better functional properties than normal pH meat. Therefore, high pH meat is suitable for further processed products, whereas low pH meat may need additional treatment or ingredient formulations to improve its functionality.
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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 | 0,001 |
| 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 ».