An innovative konjac glucomannan/<scp>κ‐carrageenan</scp> mixed tensile gel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Konjac glucomannan (KGM) showed a synergistic interaction with κ‐carrageenan (CAR), which led to the formation of a promising compound hydrocolloid gel in the food field (such as jelly). Nevertheless, the mixed gels formed by adding KGM to CAR still displayed defects in gel strength and syneresis, and would hardly meet the quality requirements of some gel foods. However, deacetylated KGM and maltodextrin (MD) have always been used in gel foods and affect their viscosity and rheological properties. RESULTS In our paper, different amounts of MD were first used to alter the textural properties, and the results showed that both tensile strength and elongation exhibited first an increasing and then a decreasing trend with the increasing MD proportion and achieved a maximum at a final maltodextrin proportion of 4 g kg−1 in the KGM/CAR/MD system. Based on the above results, we further explored the effects of deacetylation degree of KGM on the gel properties of mixed gel system. The results revealed that, compared to the native KGM, the partial deacetylated KGM was capable of significantly improving the tensile strength and elongation of KGM/CAR mixed gel. CONCLUSION Our study found that the appropriate addition of MD (0.4%) and DKGM were able to alter the tensile properties of KGM/CAR mixed gel, with potential to meet the needs of consumers and further design innovative tensile gel products in the soft gel industry. © 2021 Society of Chemical Industry
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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 ».