Evaluation of the Preservation and Digestion of Seal Meat Processed with Heating and Antioxidant Seal Meat Hydrolysates
Notice bibliographique
Résumé
Seal meat is of high nutritive value but is not highly exploited for human food due to ethical issues, undesirable flavors, and loss of nutrients during the processing/cooking step. In this work, commercially available processed seal meat was treated with its hydrolysates as preservatives with the aim of improving nutrient bioavailability. The contents of the nutrients were analyzed after digestion using a simulated dynamic digestion model, and the effects of different processing conditions, i.e., low-temperature processing and storage (25 °C) and high-temperature cooking (100 °C), of seal meat were investigated. Hydrolysates with antioxidant activity decreased the amounts of the less desirable Fe3+ ions in the seal meat digests. After treatment with hydrolysates at room temperature, a much higher total Fe content of 781.99 mg/kg was observed compared to other treatment conditions. The release of amino acids increased with temperature and was 520.54 mg/g for the hydrolysate-treated sample versus 413.12 mg/g for the control seal meat sample treated in buffer. Overall, this study provides useful data on the potential use of seal meat as a food product with high nutritive value and seal meat hydrolysates with antioxidant activity as preservatives to control oxidation in food.
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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 ».