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Enregistrement W2916250541 · doi:10.1111/jtxs.12393

Changes of water state and gel characteristics of Hairtail (<scp><i>Trichiurus lepturus</i></scp>) surimi during thermal processing

2019· article· en· W2916250541 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Texture Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChewinessFood scienceChemistryWater holding capacityNetwork structureNegative correlationMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

relaxation time of water and gel strength increased from 47.01 to 78.97% and from 64.23 to 51.52 ms, respectively, and whiteness decreased from 63.87 to 55.22 during the entire thermal processing. Meanwhile, the texture properties including hardness, gumminess, and chewiness declined from 402.42 to 130.41 g, from 294.39 to103.70 g, and from 233.68 to 43.60 g, respectively, during the first step, and then increased markedly during the second step from 130.41 to 2,301.87 g, from 103.70 to 1,250.99 g, and from 43.60 to 978.51 g, respectively. Furthermore, the WHC and textural profile had positive correlation, and changes in protein secondary structure were interesting, with the α-helices decreasing significantly from 26.40 to 14.12%, while the β-sheet and the random coil structure increasing significantly from 36.28 to 44.03%, and from 10.89 to 14.31%, respectively, and β-turn structure increasing form 26.44 to 27.98% during the first step and then declining markedly during the second step, moreover β-sheet had a fine positive correlation with WHC hardness and chewiness. Overall, dense, porous and compact three-dimensional network gel structure gradually formed. In a word, during thermal processing. WHC of Hairtail surimi increased, and protein secondary structure of protein became orderly, and a fine, dense gel formed during thermal processing. Water is considered as the highest and most important chemical constituent in surimi products. During surimi gelation, water molecules exist as bulk water and motionally restricted water on the protein surface. In order to gain more insights into the surimi heating-induced gelation processing, and improve the surimi gel properties, and give same advice to manufacturing enterprise, this work was conducted to study the structural changes of protein and water state during surimi gelation processing and performed along with the monitoring of the texture, WHC and other physical characteristics of surimi gel, as well as the microstructure of surimi gel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle