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Enregistrement W2980720270 · doi:10.47339/ephj.2019.41

The effect of probiotics as a starter culture for producing yogurt

2019· article· en· W2980720270 sur OpenAlexfundvenueno aff
SungHoo Jegal, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock, Aljoša Trmčić, Fred Shaw

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clésStarterProbioticFood scienceFermentationInoculationBiologyChemistryBiotechnologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Background: Many comprising studies showed that probiotics can manifest antimicrobial activity. Due to positive health effects of probiotics, they have been added in a fermentation of various foods to increase the nutrient content and to improve the quality of the foods. Furthermore, probiotics are used as a starter culture for several fermented foods like a yogurt. Probiotics may contain strains that are capable of initiating fermentation of the foods, however, a safety of the foods is not certain. Therefore, the study is done to analyze use of probiotics as a starter culture for a yogurt. Methods: The study was designed to analyze the pH pattern of three different yogurt groups (control, commercial starter culture, and probiotics). Each group had three samples that were made using Dairyland 2% milk and corresponding cultures. The control group samples were not inoculated with any culture. The commercial starter culture group samples were inoculated with Yogourtmet Freeze-Dried Starter and the probiotics group samples were inoculated with probiotic capsule, Jamieson 10 Billion Probiotic. The samples were incubated for 7 hours and every 45 minutes the pH was measured using Hanna Professional Portable Yogurt pH Meter. Results: The statistical analysis of the pH measurement showed significant different between the control groups and other two groups. The control group samples pH decreased a bit, but it was not enough to turn the samples to a yogurt. The pH pattern of the commercial group samples showed rapid decrease in pH after 180 minutes and the average pH of the last reading was 4.10. The pH of the probiotics group samples decreased linearly, and the average pH of the last reading was 4.58. Conclusions: The commercial starter culture and the probiotics group samples initiated fermentation and enough acidification occurred to decrease the pH below 4.6. With 7 hours of incubation period, the probiotics group samples just met the pH that makes the yogurt safe to consume. Therefore, the use of the probiotics as a starter culture for producing yogurt can be suggested with adequate incubation period.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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