Rheological Properties of Rennet Gels Containing Milk Protein Concentrates
Notice bibliographique
Résumé
Different milk protein concentrates (MPC), with protein concentrations of 56, 70, and 90%, were dispersed in water under different treatments (hydration, shear, heat, and overnight storage at 4 degrees C), as well as in a combination of all the treatments in a factorial design. The particle size distribution of the dispersions was then measured to determine the optimal conditions for the dispersion. Heating at 60 degrees C for 30 min with 5 min of shear was chosen as the best condition to dissolve MPC powders. The samples were also characterized for composition, presence of protein aggregates, and ratio of calcium to protein. The total calcium present in MPC increased with increasing concentration of protein; however, the total calcium-to-protein ratio was lower in MPC90 than in MPC56 and MPC70. The level of whey protein denaturation, the presence of kappa-casein-whey protein aggregates in the supernatant after centrifugation, and the amount of caseins dissociated from the micelle increased as the protein concentration in the powder increased. The total amount of casein macropeptide released was lower in samples from powders with a higher protein concentration than for MPC56 or the skim milk control. The gelation behavior of reconstituted MPC was tested in systems dispersed in water (5% protein) as well as in systems dispersed in skim milk (6% protein). The gelation time of MPC dispersions was considerably lower and the gel modulus was higher than those of reconstituted skim milk with the same protein concentration. When MPC dispersions were dialyzed against skim milk, a significant decrease in the gelation time and modulus were shown, with a complete loss of gelling functionality in MPC90 dispersed in water. This demonstrated that the ionic equilibrium was key to the functionality of MPC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».