Sono‐activation of food enzymes: From principles to practice
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, sono-activation of enzymes as an emerging research area has received considerable attention from food researchers. This kind of relatively new application of ultrasound has demonstrated promising potential in facilitating the modern food industry by broadening the application of various food enzymes, improving relevant industrial unit operation and productivity, as well as increasing the yield of target products. This review aims to provide insight into the fundamental principles and possible industrialization strategies of the sono-activation of food enzymes to facilitate its commercialization. This review first provides an overview of ultrasound application in the activation of food protease, carbohydrase, and lipase. Then, the recent development on ultrasound activation of food enzymes is discussed on aspects including mechanisms, influencing factors, modification effects, and its applications in real food systems for free and immobilized enzymes. Despite the far fewer studies on sono-activation of immobilized enzymes compared with those on free enzymes, we endeavored to summarize the relevant aspects in three stages: ultrasound pretreatment of free enzyme/carrier, assistance in immobilization process, and modification of the already immobilized enzyme. Lastly, challenges for the scalability of ultrasound in these target areas are discussed and future research prospects are proposed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».