Microfiltration of Buttermilk and Washed Cream Buttermilk for Concentration of Milk Fat Globule Membrane Components
Notice bibliographique
Résumé
Buttermilk, the by-product from butter manufacture, has gained much attention lately because of the application potential of its milk fat globule membrane (MFGM) components as health ingredients. Microfiltration (MF) has been studied for buttermilk fractionation because of its ability to separate particles from dissolved solutes. However, the presence in this by-product of skim milk solids, especially casein micelles, restricts concentration of MFGM. The use of cream washed with skim milk ultrafiltrate to produce buttermilk with lower casein content was studied as well as fractionation of this buttermilk by MF. Results have shown that washing the cream prior to churning yields buttermilk with 74% less protein than normal cream buttermilk. Analysis of the protein profile of washed cream buttermilk revealed that caseins and whey proteins were the main classes of proteins removed. The MF of washed cream buttermilk resulted in permeation fluxes 2-fold higher than with normal cream buttermilk. The second separation of the cream induced high losses of phospholipids in the skim phase. However, retention of remaining phospholipids in washed cream buttermilk by the MF membrane was higher resulting in a phospholipids concentration factor 66% higher than that of normal cream buttermilk. The results presented in this study highlight the impact of casein micelles on the separation of MFGM components as well as their effect on permeation flux during MF.
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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) | 0,001 | 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 ».