Acid induced gelation behavior of skim milk concentrated by membrane filtration
Notice bibliographique
Résumé
This work reports a detailed study of the effect of ultrafiltration (UF) and diafiltration (DF) on the acid-induced gelation behavior of fresh milk retentates (2× and 4×). Concentrates were heated at 80°C for 15 min, and compared to unheated samples. The use of extensive DF caused a significantly greater amount of protein (both caseins and whey proteins) in the supernatant fraction, compared to UF retentates at the same concentration, both in unheated and heated samples. DF retentates showed higher pH of gelation, compared to the corresponding UF retentates. The development of tan δ is reported for the first time as a function of colloidal calcium release, and the protein gelation behavior discussed in light differences in composition of the soluble fraction. The results demonstrate how processing history can affect compositional changes and the gelation behavior of fresh milk retentates. Membrane filtration is a widespread unit operation in the dairy industry, employed either to prepare fresh concentrates for further processing, or ingredients with specific functional properties. This work describes in detail the effect of processing history during membrane filtration on the rheological properties of acid induced gels and will help in optimizing formulations and prepare the right ingredients for the right application. It will also be possible to determine new ways to define processing quality of the milk protein concentrates, as it relates to their ability to form texture in fermented dairy products.
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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 ».