Effect of pressure-shift freezing treatment on gelling and structural properties of grass carp surimi
Notice bibliographique
Résumé
The damage of conventional freezing (CF) to the quality of surimi products is an urgent problem in the food industry. In the study, the effect of different freezing treatments [CF, pressure shift freezing (PSF), pressure-shift freezing pretreatment (Pr-PSF), unfrozen control] on gelling properties [gel strength, texture profile analysis (TPA), color], water-holding capacity (WHC) and protein structure characteristics of the grass carp surimi gel were evaluated and compared. Compared with other freezing treatment groups, surimi gel strength was increased three to four times after PSF treatment, which was mainly caused by the change in the microstructure and the WHC of the surimi gel. The study showed that PSF treatment could significantly improve the quality of the surimi gel and overcome the negative effect of freezing on the surimi gel. This indicates that PSF technology has a wide application prospect in the surimi gel processing industry, food processing and related material fields. Industrial relevance: PSF can enhance the commodity value of low-value freshwater fish products and has potential in surimi gel new product development. The development of new products and the use of new resources are very important in addressing the global food crisis and resource shortages. In addition, PSF units with self-cooling systems offer opportunities for scale-up and commercialization.
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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 ».