Effects of Genetic Variants of κ-casein and β-lactoglobulin and Heat Treatment of Milk on Cheese and Whey Compositions
Notice bibliographique
Résumé
Origin of milk sample, heat treatment and cheesemakingThroughout this study, procedures for milk collection, heat treatment of milk samples prior to cheesemaking, cheesemaking techniques under laboratory conditions, collection and weighing of milk, cheese and whey samples, analysing components in the original milk and the resulting cheese and whey were the same as previously described (Choi and Ng-Kwai-Hang, 1998).Briefly, 52 lactating Holstein cows were selected to provide milk for the nine possible combinations of three κ-CN and three β-LG phenotypes.These nine different phenotype combinations will henceforth be denoted as AA/AA, AA/AB, AA/BB, AB/AA, AB/AB, AB/BB, BB/AA, BB/AB, and BB/BB to indicate the phenotypes of κ-CN and β-LG, respectively.In addition, milk containing a mixture of different phenotypes for the two proteins from the bulk tank of the Macdonald Campus farm served as controls in cheesemaking experiments.The milk samples were preheated at 30, 70, 75 and 80°C prior to cheesemaking under standard laboratory conditions (Marziali and Ng-Kwai-Hang, 1986a).After overnight pressing, the cheese curds were weighed, grated, hermetically sealed in plastic bags, and stored frozen at -10°C pending chemical analysis.Subsamples of the initial milk used and corresponding whey samples were analysed in duplicate for total solids, fat and protein. Effects of Genetic Variants of κ-casein and β-lactoglobulin and Heat Treatment of Milk on Cheese and Whey Compositions
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».