Fatty acids and volatile flavor compounds in commercial plant‐based burgers
Notice bibliographique
Résumé
Interest in plant-based meat alternatives (PMBAs) has been rapidly growing in both the food research community and the food industry due to higher consumer demands in recent years. However, scientific data regarding the health and aroma aspects of PBMA are rare. In this study, the fatty acids (FAs) and volatile flavor compounds (VFCs) were profiled in four types of plant-based burgers (PBs) and compared to beef burger (BB). Over 40 FAs and 64 VFCs were detected and quantified in the samples. Nonsignificant differences (α = 0.05) were observed in the percentages of most FAs between uncooked and cooked PBs. PBs contained lower percentages of saturated FAs and trans-FAs, higher percentages of unsaturated FAs, and lower ratio of n-6 to n-3 FAs comparing to the BB. The FA profiles in PBs are mainly determined by their ingredients. The VFC profile of cooked PBs was different from that of the uncooked ones. The ingredients, thermally induced Maillard reaction, and lipid oxidation had contributed to the formation of the flavor. For uncooked samples, the VFC profiles of PB 3 and PB 4 were similar to that of BB. While for cooked samples, PB 1 had similar VFC profile as BB. This illustrated the importance of the cooking process for aroma formation; however, ingredients, such as spices, remain an important source of VFCs in these burger samples. Ingredient optimization could be an effective strategy to enhance the flavor of PBs to resemble BB. PRACTICAL APPLICATION: This study provides the knowledge of health and aroma-related components in both raw and cooked PBs, including FA and VFC profiles. It also explains the source of those components. This will not only help consumer's decision making in choosing plant-based meat alternatives, but also help the related industry to choose proper ingredients to optimize the final products.
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 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 | 0,001 | 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 ».