Influence of Heating on the Physico-Biochemical Attributes of Milk
Notice bibliographique
Résumé
Background: Milk, the fluid secreted by the female of all mammalian species, fulfills the complete nutritional and energy requirements. Milk is a single balanced diet enriched in physiologically important proteins and peptides, enzymes, enzyme inhibitors, immunoglobulins, growth factors, hormones, and antibacterial agents. Milk can be converted to different dairy items that occupy an important place in confectioneries and beverages and thus are subjected to various processing conditions. Objective: This review aims to discuss how the processing conditions affect the physicobiochemical and nutritional attributes of milk protein and influence its functionality with a major focus on heating or thermal treatment. Methods: Detailed literature surveys with keywords ‘thermal effect of milk proteins’, ‘dairy chemistry’, ‘Maillard reactions have been done in food science, food chemistry, dairy science, functional foods journals, PubMed, and Scopus for gathering information on thermal effects on milk proteins. Out of 25 shortlisted review and research articles, 20 most relevant ones were cited and enlisted as references. Results: Due to thermal treatment during dairy processing, the chemical characteristics of milk proteins are altered because of chemical changes like glycation, aggregation and denaturation. Chemical modifications influence the functionality, digestibility, and nutritional quality of milk proteins. Conclusion: Novel milk processing technologies viz. ohmic and microwave heating, pulsed electric field, high hydrostatic pressure, microfiltration and ultrasound find applications in dairy processing. Such non-thermal technologies do not involve heat to kill the microbes; thus reducing the detrimental effect of conventional heat treatments on milk quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».