Atmospheric-cold plasma (ACP) performance on coliform inactivation, dehydration and functional properties in powder form materials (wheat flour and whey protein isolate)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to determine the performance of atmospheric plasma on powder form biological materials including wheat flour (WF) and whey protein isolate (WP). Coliform bacteria inactivation and optimization were performed based on a central composite design with two variables, namely residence time and mass of the sample. The results indicated that both variables had significant effect on bacterial inactivation with more importance of residence time compared to mass of the substrate. Drying process was conducted for selected conditions including mild, moderate, and extreme conditions. The results indicated that plasma can be even used as a fast and effective tool for drying biological materials. Among all models used in this study, Henderson-Pabis model was more suitable in predicting the dehydration kinetics of both materials. Drying rate constants obtained using this model indicated that the ratios of residence time over mass of the material did not have a significant impact on this parameter. Analysis of the functional properties revealed that water absorption can be highly (≈ 70%) enhanced in WF. However, properties such as oil absorption (in WF and WP), protein solubility and emulsifying activity index (EAI) as well as stability (in WP) were slightly changed by the plasma treatment.
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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 ».