Effects of Feed Moisture Content on the Physical and Nutritional Quality Attributes of Sunflower Meal-based High-Moisture Meat Analogues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adding value to food industry by-products, like sunflower meal (SFM), through their utilization as ingredients in new food products can improve sustainability of food systems. This research investigated extrusion cooking to produce high-moisture meat analogues (HMMAs) made from blends of soy protein isolate and expeller-pressed SFM. The effects of feed moisture content [FMC] (60, 65, and 70%, wet basis) and SFM concentration (37.5, 50, and 62.5%, total blend weight basis) on physical and protein nutritional quality attributes of HMMAs were investigated. The processing temperatures (including cooling die), screw speed and feed rate were kept constant at 60-80-115-125-50-25 °C (from feeder to the die end), 200 rpm and 0.5 kg/h (dry basis), respectively. An increase in SFM concentration and FMC significantly ( p < 0.05) reduced the mechanical energy requirements for extrusion. Cutting strength and texture profile analysis of HMMAs indicated softer texture with increases in SFM and FMC. X-ray microcomputed tomography analysis revealed that the microstructure of the HMMAs at the centre and towards the surface was different and affected by SFM concentration and FMC. The in vitro – protein digestibility corrected amino acid score of the HMMAs ranged between 85 and 91% and did not show significant ( p < 0.05) changes as a function of FMC or SFM concentration. HMMAs produced from 37.5% SFM at 70% FMC showed no deficiency in essential amino acids for all age categories except for infants, suggesting the high potential of SFM and soy protein blends for creating nutritious meat alternative products. Overall, this work provided valuable insights regarding the effects of soy protein replacement by SFM on the textural, microstructural and nutritional quality of HMMA applications, paving the way for value-addition to this underutilized food industry by-product.
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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 | 0,001 |
| 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 ».