Methodology and development of a high-protein plant-based cheese alternative
Notice bibliographique
Résumé
Animal-based food products, such as meat and dairy, contribute the most to greenhouse gas emissions in the food sector. This, coupled with the demonstrably worsening climate crisis, means that there needs to be a shift to more sustainable alternatives in the form of plant-based foods. In particular, the plant-based cheese alternative industry is relevant, as the products lack critical functionalities and nutrition compared to their dairy-based counterparts. Waxy starch, plant-protein isolate, and coconut oil were combined to create a novel high-protein (18% w/w) plant-based cheese alternative. We determined that when using native waxy starch, we can enhance its existing viscoelastic properties by modulating gelatinization through adding plant protein and fat. Texture profile analysis indicated that the cheese analogues could reach hardness levels of 15–90N, which allowed samples to be tailored to a broader range of dairy products. We determined that plant proteins and fat can behave as particulate fillers, enhance network strength, and create strategic junction points during starch retrogradation. The degree of melt and stretch of the high-protein plant-based analogues were 2–3 times greater than those observed for commercial plant-based cheese alternatives and significantly more similar to dairy cheese. The rheological melting kinetics saw that the high-protein plant-based cheese alternative displayed more viscous properties with increasing temperature. Tan δ (G”/G’) at 80 °C was used as an indicator for sample meltability where, values ≥1 indicate better melt and more viscous systems. The high-protein plant-based cheese alternative reached Tan δ values upwards to 0.7, whereas commercial plant-based cheese alternatives only reached tan δ values around 0.1. Ultimately, the novel high-protein plant-based cheese alternative demonstrates the use of simple ingredients to form complex food systems.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».