Effect of different drying methods combined with fermentation and enzymolysis on nutritional composition and flavor of chicken bone powder
Notice bibliographique
Résumé
Chicken bone powder was dried by using spray drying (SD), hot air drying (AD), freeze drying (FD), and infrared freeze drying (IFD) in this study. Nutritional composition, antioxidant property, physical property, energy consumption, and flavor were compared, respectively. The results demonstrated that IFD powder had the highest content of amino acid nitrogen (49 mg/100 g). And in terms of polypeptide content, IFD and FD powder showed no significant difference, were obviously higher than AD and SD powder. As for antioxidant property, IFD and FD powder had higher DPPH and ·OH scavenging capacity than AD and SD powder. In addition, IFD powder had the highest L* value (74.59) and SD powder had the lowest L* value (65.35), which was consistence with the result of appearance score. Concerning flavor and sensory evaluation, IFD powder showed the highest umami value (11.85) and acceptability score (52.52) among four drying methods. Besides, the typical E-nose sensors response values of the IFD powder were closest to those of the enzymatic hydrolysate before drying and SD powder had the highest response value in all sensors. Finally on the basis of energy consumption, SD showed the minimum drying time and energy consumption.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».