Standardization of Aquafaba Production and Application in Vegan Mayonnaise Analogs
Notice bibliographique
Résumé
Canning or boiling pulse seeds in water produces a by-product solution, called "aquafaba", that can be used as a plant-based emulsifier. One of the major problems facing the commercialization of aquafaba is inconsistency in quality and functionality. In this study, chickpea aquafaba production and drying methods were optimized to produce standardized aquafaba powder. Aquafaba samples, both freeze-dried and spray-dried, were used to make egg-free, vegan mayonnaise. Mayonnaise and analog physicochemical characteristics, microstructure, and stability were tested and compared to mayonnaise prepared using egg yolk. Chickpeas steeped in water at 4 °C for 16 h, followed by cooking at 75 kPa for 30 min at 116 °C, yielded aquafaba that produced the best emulsion qualities. Both lyophilization and spray drying to dehydrate aquafaba resulted in powders that retained their functionality following rehydration. Mayonnaise analogs made with aquafaba powder remained stable for 28 days of storage at 4 °C, although their droplet size was significantly higher than the reference sample made with egg yolk. These results show that aquafaba production can be standardized for optimal emulsion qualities, and dried aquafaba can mimic egg functions in food emulsions and has the potential to produce a wide range of eggless food products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».