Formula Optimization of a Low‐fat Food System Containing Whey Protein Isolate‐ Xanthan Gum Complexes as Fat Replacer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Whey protein isolate‐xanthan gum complexes (WPXC) have the potential to significantly reduce fat use in various products. However, their stability and functionality have not been extensively studied, particularly in neutral pH products. The objective of this study was to evaluate WPXC as a fat replacer in cake frostings and sandwich cookie fillings with reduced‐fat content (160 or 80 g/kg fat). Response surface methodology was used to analyze the effect of WPXC on the viscosity and textural response attributes of samples and to optimize the low‐fat formulations. It was found that WPXC had a positive effect ( P > 0.001), providing acceptable viscosity and texture attributes to the low‐fat samples. A significant moisture‐WPXC interaction ( P > 0.001) revealed that the optimum moisture‐WPXC ratio varied, depending on the targeted texture. This ratio was about 8:1 for cake frostings and about 5:1 for sandwich cookie fillings. Optimal formulations were found, and samples meeting the desirability specifications presented textural and melting profiles similar to those of the control products. However, for the production of sandwich cookie fillings, the use of other ingredients (for example humectants and emulsifiers) must be considered to maintain a low water activity (A w ) and prevent moisture migration to the cookie shell.
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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) | 0,001 | 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 ».