Use of Poultry Protein Isolate As a Food Ingredient: Sensory and Color Characteristics of Low‐Fat Turkey Bologna
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The potential of using poultry protein isolate (PPI) as a food ingredient to substitute either soy protein isolate (SPI) or meat protein in turkey bologna was investigated. PPI was prepared from mechanically separated turkey meat using pH-shift technology and the prepared PPI was added to turkey bologna at 2 different concentrations (1.5% and 2% dry weight basis). Product characteristics were compared with those prepared with the addition of 2% SPI, 11% meat protein (control-1), or 13% meat protein (control-2). All the 5 treatments were subjected to sensory analysis to evaluate aroma, appearance, color, flavor, saltiness, juiciness, firmness, and overall acceptability of the turkey bologna samples using 9-point hedonic scales. A turkey bologna control sample with 11% meat protein appeared to be softer compared to other treatments as revealed by texture profile analysis while purge loss during storage in a retail display case was significantly (P < 0.05) higher compared to other treatments. Lightness (L*) value of the products decreased during 4 wk of retail storage. A turkey bologna control sample with 13% meat protein appeared to be darker and more reddish compared to other treatments. Replacing meat protein with protein isolates caused increase in yellowish color of turkey bologna. Sensory analysis concluded that 1.5% PPI and 2% PPI could be used as substitute of SPI or lean meat and the treatments could be improved by increasing saltiness and decreasing firmness. PRACTICAL APPLICATION: The study revealed that with slight modifications in saltiness, turkey bologna can be prepared with the addition of poultry protein isolates as an acceptable substitute for soy protein isolate or meat protein. This will help to avoid usage of nonmeat ingredients (as SPI substitute) and to reduce the cost of production (as meat protein substitute) of low-fat turkey bologna.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».