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Enregistrement W3013251344 · doi:10.22175/rmc2016.031

Lentil-Based Ingredients Can Delay Myoglobin and Lipid Oxidation of Frozen Beef Burgers

2017· article· en· W3013251344 sur OpenAlexaff
H. Li, Janitha P.D. Wanasundara, P.J. Shand

Notice bibliographique

RevueMeat and Muscle Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyoglobinLipid oxidationFood scienceChemistryTBARSFat substituteMoistureBiochemistryAntioxidantLipid peroxidation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesColor is a critical property of raw meat products since myoglobin tends to oxidize over time and contributes to color changes under frozen conditions. Lipid oxidation may also take place during frozen storage leading to the off-flavor. The objective of this study was to evaluate the effect of incorporating lentil flour into beef burgers on the surface color, composition of myoglobin species and lipid oxidation during frozen storage.Materials and MethodsBeef top and bottom rounds were used. Lentil seed with or without heat treatment were the binder source. Heat treatment was conducted by infrared heating of moisture adjusted lentil seed. The flours of whole seed, cotyledon and seed coat were added to burgers (17% fat) at the levels of 6.0, 5.4, and 0.6%, respectively. Other ingredients include salt (0.9%) and water (8.1 to 14.1%). Two control burger groups with water levels of 8.1 and 14.1% and reference samples with sodium erythorbate (0.05%) and toasted wheat crumb (6.0%) were also made. Burgers were then stored in the dark at –20°C. Moisture, protein, fat, and ash content of burgers were determined. Color (L*, a* and b*) and percent deoxy-, oxy- and met- myoglobin on the surface of the frozen burgers and thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) were determined at various times during frozen storage. A full factorial design (2 × 3 × 5) was used and the factors were: treatment (heated or not), seed component (whole seed, cotyledon or seed coat), storage time (0, 3, 6, 9, and 12 wk) and their interactions. Three replications were conducted. Analysis of variance was applied using the GLM procedure of the SAS 9.4 (SAS Inst. Inc. Cary, NC) at the level of significance of 0.05.ResultsBeef burgers incorporated with each type of lentil flour exhibited significantly higher a* values and higher oxymyoglobin percentage (P < 0.05 and P < 0.05, respectively) compared with the control burgers. No statistical difference was found between burgers with heat treated and untreated lentil flours. But higher a* value and higher oxymyoglobin were found in the burgers incorporated with cotyledon than the burgers with seed coat (P < 0.05 and P < 0.05). The addition of sodium erythorbate at 0.05% in the burger formulation caused a dark purple surface color of the frozen burgers due to a high percentage of deoxymyoglobin. The burgers incorporated with toasted wheat crumb at 6% showed lower a* value compared with the burgers with each type of the lentil flour.The TBARS values for burgers with each lentil flour treatment were at least 33% lower than that of the control groups. The TBARS values of burgers with heat treated lentil flours were lower than the burgers with untreated ones (P < 0.05), likely due to the lower activity of oxidative enzymes such as lipoxygenase in the heat treated lentil flours. No difference was found on the TBARS values between the burgers contained flours of cotyledon and seed coat (P > 0.05), probably due to their similar content of water soluble phenolics.ConclusionThe results indicated that incorporating heat treated lentil flour performed the best in prolonging the redness of frozen beef burgers and in retarding lipid oxidation during frozen storage. Together with its textural benefits to beef burgers, more bland flavor and low content of oxidative enzymes observed from previous studies, heat treated lentil flour is a multi-functional meat binder that can extend storage life of frozen beef burgers.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
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