Impact of liposome-encapsulated enzyme cocktails on cheddar cheese ripening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cheddar cheese proteolysis and lipolysis were accelerated using liposome-encapsulated enzymatic cocktails. Flavourzyme, neutral bacterial protease, acid fungal protease and lipase (Palatase M) were individually entrapped in liposomes and added to cheese milk prior to renneting. Flavourzyme was tested alone at three concentrations (Z1, Z2 and Z3 cheeses). Enzyme cocktails consisted of lipase and bacterial protease (BP cheeses), lipase and fungal protease (FP cheeses) or lipase and Flavourzyme (ZP cheeses). The resulting cheeses were chemically, rheologically and organoleptically evaluated during 3 months of ripening at 8 °C. Levels of free fatty acids and appearance of bitter and astringent peptides were measured. Certain enzyme treatments (BP and ZP) resulted in cheeses with more mature texture and higher flavor intensity in a shorter time compared with control cheeses. No bitter defect was detected except in 90-day-old FP cheese. A full aged Cheddar flavor was developed in Z3 and ZP cheeses, while treatment BP led to strong typical Cheddar flavor by the second month and did not exhibit any off-flavor when ripening was extended for a further month.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».