Butter making from caprine creams: Effect of washing treatment on phospholipids and milk fat globule membrane proteins distribution
Notice bibliographique
Résumé
A washing treatment was applied to caprine cream before churning in order to improve phospholipids and MFGM protein purification from buttermilk and butter serum. Cream obtained from a first separation was diluted with water and separated a second time using pilot plant equipment. Regular and washed creams were churned to produce buttermilk and butter, from which butter serum was extracted. The washing treatment allowed a significant decrease of the casein content. As a result, the phospholipids-to-protein ratios in washed buttermilk and butter serum were markedly increased by 2.1 and 1.7-folds respectively, which represents an advantage for the production of phospholipids concentrates. However, when compared with bovine cream, lower phospholipids-to-protein ratios were observed when the washing treatment was applied to caprine cream. A higher concentration of MFGM protein and a lower retention of phospholipids during washing treatment are responsible for the lower phospholipids-to-protein ratios in buttermilk and butter serum obtained from caprine cream. The phospholipids distribution in the butter making process was similar to the one obtained from bovine regular and washed cream. Phospholipids were preferentially concentrated in the butter serum rather than the buttermilk fraction. This simple approach permitted the production of caprine and bovine butter sera extracts containing up to 180 and 240 g phospholipids/kg sera, respectively, on a dry basis.
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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) | 0,001 | 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 ».