Role of Solid Fat Content in Oxidative Stability of Low-Moisture Cracker Systems
Notice bibliographique
Résumé
Lipid oxidation is a major pathway for the chemical deterioration of low-moisture foods. Little is known about how the physical properties of the fat used in crackers impact lipid oxidation kinetics. Fully hydrogenated soybean fat + interesterified soybean oil, fully hydrogenated soybean fat + sunflower oil, fully hydrogenated soybean oil, and soybean oil and interesterified fat alone were formulated to have varying solid fat content (SFC) at 55 °C but the same linoleic acid and tocopherol contents, so the fats had similar susceptibility to oxidation. A fluorescence probe showed that lipid mobility increased with decreasing SFC in both cracker doughs and fat blends, suggesting the probe could be used to monitor SFC directly in foods. Decreasing SFC decreased oxidation in crackers. Crackers made from interesterified fat (13.7% SFC) were more oxidatively stable (hexanal lag phase = 33 days) than crackers made from fat blends (hexanal lag phase = 24 days). These results suggest that blended fats result in regions of liquid oil high in unsaturated fatty acids within a food product prone to oxidation. Conversely, interesterified fats where unsaturated and saturated fatty acids are more evenly distributed on the triacylglycerols are more stable. Thus, interesterified fats could allow for the formulation of products higher in unsaturated fatty acids to improve nutritional profiles without sacrificing shelf life.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».