New preservation and detection technologies for edible mushrooms: A review
Notice bibliographique
Résumé
Edible mushrooms are nutritious, tasty, and have medicinal value, which makes them very popular. Fresh mushrooms have a high water content and a crisp texture. They demonstrate strong metabolic activity after harvesting. However, they are prone to textural changes, microbial infestation, and nutritional and flavor loss, and they therefore require appropriate post-harvest processing and preservation. Important factors affecting safety and quality during their processing and storage include their quality, source, microbial contamination, physical damage, and chemical residues. Thus, these aspects should be tested carefully to ensure safety. In recent years, many new techniques have been used to preserve mushrooms, including electrofluidic drying and cold plasma treatment, as well as new packaging and coating technologies. In terms of detection, many new detection techniques, such as nuclear magnetic resonance (NMR), imaging technology, and spectroscopy can be used as rapid and effective means of detection. This paper reviews the new technological methods for processing and detecting the quality of mainstream edible mushrooms. It mainly introduces their working principles and application, and highlights the future direction of preservation, processing, and quality detection technologies for edible mushrooms. Adopting appropriate post-harvest processing and preservation techniques can maintain the organoleptic properties, nutrition, and flavor of mushrooms effectively. The use of rapid, accurate, and non-destructive testing methods can provide a strong assurance of food safety. At present, these new processing, preservation and testing methods have achieved good results but at the same time there are certain shortcomings. So it is recommended that they also be continuously researched and improved, for example through the use of new technologies and combinations of different technologies. © 2023 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».