Microbial and Sensory Analysis of Soy and Cow Milk-Based Yogurt as a Probiotic Matrix for Lactobacillus rhamnosus GR-1
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based milk alternatives represent a growing sector of the functional food industry due to consumer demand for more nutritious and sustainable options. Soymilk is abundant in fibre, phytosterols, and isoflavones. In contrast, cow milk has a high cholesterol and caloric content, superior organoleptic characteristics, and a well-established probiotic delivery matrix. Supplementing cow milk with soymilk to produce probiotic yogurt may enhance the nutritional value, sensory profile, and probiotic delivery capacity of the final product. In order to investigate the probiotic potential and sensory appeal of this blend, four yogurt mixtures were prepared by incorporating 0% (T1), 25% (T2), 50% (T3), or 75% (T4) soymilk in cow milk. The viability of Lactobacillus rhamnosus GR-1 and pH were evaluated during fermentation (6 h) and refrigerated storage (30 days). Additionally, consumer acceptability was determined through a sensory evaluation. L. rhamnosus GR-1 reached viable counts of 108 colony forming units (CFU)/mL in all treatments. Sensory panellists provided higher hedonic scores to T1 for appearance and texture compared to T2–T4, but flavour and overall acceptability ratings amongst T1–T4 were comparable. These results serve as an indication for the successful fortification of cow and soymilk yogurt mixtures with L. rhamnosus GR-1.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».