Effects of Oat β-Glucan on the Textural and Sensory Properties of Low-Fat Set Type Pea Protein Yogurt
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of oat β-glucan as a fat substitute on the structure formation, texture, and sensory properties of pea protein yogurt. The results showed that the incorporation of 0.5% β-glucan significantly accelerated the lactic acid bacteria-induced fermentation, with the time for reaching the target pH of 4.6 shortened from 3.5 h to 3 h (p < 0.05); increased the plastic module (G′) from 693 Pa to 764 Pa when fermenting 3 h (p < 0.05); and enhanced the water-holding capacity from 77.29% to 82.15% (p < 0.05). The identification of volatile organic compounds (VOCs) in low-fat pea protein yogurt by GC-IMS revealed a significant decrease in aldehydes and a significant increase in alcohols, ketones and acids in the pea yogurt after fermentation (p < 0.05). Among them, the levels of acetic acid, acetone, 2,3-butanedione, 3-hydroxy-2-butanone, and ethyl acetate all significantly increased with the addition of oat β-glucan (p < 0.05), thereby providing prominent fruity, sweet, and creamy flavors, respectively. Combined with the results of sensory analysis, the quality characteristics of pea protein yogurt with 1% oil by adding 1% oat β-glucan were comparable to the control sample with 3% oil. Therefore, oat β-glucan has a good potential for fat replacement in pea protein yogurt.
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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 ».