Phospholipid enrichment in sweet and whey cream buttermilk powders using supercritical fluid extraction
Notice bibliographique
Résumé
Milk fat globule membrane contains many complex lipids implicated in an assortment of biological processes. Microfiltration coupled with supercritical fluid extraction (SFE) has been shown to provide a method of concentrating these nutritionally valuable lipids into a novel ingredient. In the dairy industry there are several by-products that are rich in phospholipids (PL) such as buttermilk, whey, and whey cream. However, PL are present at low concentrations. To enrich PL in buttermilk powders, regular buttermilk and whey buttermilk (by-product of whey cream after making butter) were microfiltered and then treated with SFE after drying. The total fat, namely nonpolar lipids, in the powders was reduced by 38 to 55%, and phospholipids were concentrated by a factor of 5-fold. Characterization of the PL demonstrated specific molecular fatty amide combinations on the sphingosine (18:1) backbone of sphingomyelin with the greatest proportion being saturated; the most common were 16:0, 20:0, 21:0, 22:0, 23:0, and 24:0. Two unsaturated fatty amide chains, 23:1 and 24:1, were shown to be elevated in a whey cream buttermilk sample compared with the others. However, most unsaturated species were not as abundant.
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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 | 0,001 | 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 ».