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Enregistrement W4388116036 · doi:10.1016/j.crfs.2023.100632

Methodology and development of a high-protein plant-based cheese alternative

2023· article· en· W4388116036 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCurrent Research in Food Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStarchRheologyFood sciencePlant proteinEnvironmental scienceChemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,561
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,112 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle