Inhibitory effect of soy protein coating formulations on walnut (Juglans regia L.) kernels against lipid oxidation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to improve the fat stability in walnut ( Juglans regia L.) kernels using an edible coating treatment. Coating solutions were composed of soy protein isolate (SPI), carboxymethylcellulose (CMC) and catechin (CT). Walnuts were dipped in coating solution, dried and stored under abuse temperature condition (35 °C) for 21 days. Lipid oxidation was evaluated by peroxide and thiobarbituric acid reactive substance (TBARS) measurements. Results showed a slight decrease in peroxide values (POV) and a significant reduction of TBARS by coating treatment. The SPI–CT and SPI/CMC–CT coatings were the most effective and decreased the POV by 27 and 31%, respectively, as compared to uncoated walnut after 21 days. The SPI–CT and SPI/CMC–CT coatings also decreased the TBARS value by 16 and 26%, respectively. The incorporation of CT in SPI-based coatings resulted in a synergistic effect on the lipid oxidation preservation. The results of this study show that soy protein-based coating could be a good carrier for antioxidant molecules, and an effective preservative method for extending shelf life and improving the quality stability of oxidation-sensitive kernels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».