Effect of reverse osmosis and ultra-high-pressure homogenization on the composition and microstructure of sweet buttermilk
Notice bibliographique
Résumé
Buttermilk (BM), the by-product of butter making, is similar to skim milk (SM) composition. However, it is currently undervalued in dairy processing because it is responsible for texture defects (e.g., crumbliness, decreased firmness) in cheese and yogurt. One possible way of improving the incorporation of BM into dairy products is by the use of technological pretreatments such as membrane filtration and homogenization. The study aimed at characterizing the effect of preconcentration by reverse osmosis (RO) and single-pass ultra-high-pressure homogenization (UHPH) on the composition and microstructure of sweet BM to modify its techno-functional properties (e.g., protein gel formation, syneresis, firmness). The BM and RO BM were treated at 0, 15, 150, and 300 MPa. Pressure-treated and control BM and RO BM were ultracentrifuged to fractionate them into the following 3 fractions: a supernatant soluble fraction (top layer), a colloidal fraction consisting of a cloudy layer (middle layer), and a high-density pellet (bottom layer). Compositional changes in the soluble fraction [lipid, phospholipid (PL), protein, and salt], as well as its protein profile by PAGE analysis, were determined. Modifications in particle size distribution upon UHPH were monitored by laser diffraction in the presence and absence of sodium citrate to dissociate the casein (CN) micelles. Microstructural changes in pressure-treated and non-pressure-treated BM and RO BM particles were monitored by confocal laser scanning microscopy. Particle size analysis showed that UHPH treatment significantly decreased the size of the milk fat globule membrane fragments in BM and RO BM. Also, pressure treatment at 300 MPa led to a significant increase in the recovery of total lipids, CN, calcium, and phosphate in the BM soluble fraction (top layer) following ultracentrifugation. However, PL were primarily concentrated in the pellet cloud (middle layer), located above the pellet in BM concentrated by RO. In contrast, PL were evenly distributed between soluble and colloidal phases of BM. This study provides insight into the modifications of sweet BM constituents induced by RO and UHPH from a compositional and structural perspective.
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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 ».