Sodium Chloride Suppresses the Bitterness of Protein Hydrolysates by Decreasing Hydrophobic Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The formation of bitter off-flavor is a long-existing issue during food protein hydrolysis. The aim of this study is to determine the mechanism of sodium chloride (NaCl) suppressing the bitterness of protein hydrolysates. In this study, the bitterness of egg white hydrolysate (EWH) and hen meat hydrolysate (HPH) was determined using an electronic tongue. The results showed that the bitterness intensity of quinine hydrochloride, EWH, and HPH was suppressed significantly by NaCl in a concentration-dependent manner (P < 0.05). The particle sizes, turbidity, zeta potentials, and surface hydrophobicity of EWH and HPH were also significantly decreased by NaCl at concentrations of 0.05, 0.1, 0.3, and 0.5 M (P < 0.05). These results indicated that adding NaCl at certain concentrations led to a salting-in effect, burying hydrophobic groups and decreasing the surface hydrophobicity of peptides, resulting in the decrease of bitterness. Using NaCl is an alternative, effective, and cheap strategy to suppress protein hydrolysate bitterness by decreasing hydrophobic interactions in food industry. PRACTICAL APPLICATION: NaCl can be used as an effective bitterness masker for food protein hydrolysates by decreasing hydrophobic interactions of peptides.
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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 ».