Changes in Quality Attributes During Storage of Litchi Juice Treated With Dimethyl Dicarbonate (DMDC) and Nisin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>The aim of this work was to evaluate the change in the quality of litchi juice treated by DMDC combined with Nisin during storage of 4 °C. Results found that addition of 250 mg/L of DMDC combined with 100 IU/mL of Nisin can ensure the microbiological safe of litchi juice during storage at 4 °C. Compare with heat treatment (95°C, 1 min), the treatment of DMDC combined with Nisin can retain a more value of sensory attributes, but a more loss in the content of total phenolics, ascorbic acid, and antioxidant capacity was observed during storage at 4 °C because of the ineffectiveness of DMDC and Nisin to the oxidase of litchi juice. Moreover, no significant change (<em>P </em>&gt; 0.05) was observed in the value of <em>L</em><em>∗</em>, <em>a</em><em>∗</em>, <em>b</em><em>∗</em>, and △E in the heat-treated litchi juice, and yet the litchi juice treated by DMDC and Nisin gradually turned into light red at the end of storage because of the oxidation of phenolics by residual POD in the litchi juice, which resulted in a significant changes (<em>P </em>&lt; 0.05) in the value of <em>L</em><em>∗</em>, <em>a</em><em>∗</em>, <em>b</em><em>∗</em>, and △E in the litchi juice. This study would provide technical support for commercial application of DMDC combined with Nisin in litchi juice processing.<strong></strong></p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle