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Enregistrement W4388737438 · doi:10.53555//sfs.v10i3.1666

Synergistic Effects of Nisin-Assisted Thermosonication on Quality Characteristics of Apple Juice

2023· article· en· W4388737438 sur OpenAlex
Nadir Ali, Javed Shoukat, Mahwish Tanveer, Muhammad Usman Shoukat, Tanveer Ahmad, Abdullah Abdullah, Sajid Ali, Muskan Fatima

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNisinFood sciencePreservativeChemistryAscorbic acidFood preservationAntimicrobial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Awareness in consumers towards the safety and quality of food is increasing day by day, that is why the demand for safe and nutritious food has been increased. The present study was conducted to evaluate the synergistic effects of bio preservative nisin (NS) with thermosonication (TS) on the quality and safety attributes of apple juice. The purpose of conducting the given research was to check the effects of chemically assisted TS and to provide microbial safety to the apple juice without thermal degradation. Treatments were applied by using TS (24kHz, 30oC, 50min) in T1 and at 60oC in T2, after that NS was added in treated samples at the concentration of 75 mg/L in T3 and 100 mg/L in T4, samples were analyzed with the interval of 5 days during storage of 15 days.  Final results, stated that value of acidity and cloud value increased from (0.34±0.04) to (0.41±0.09) and (0.09 ± 0.02) to (1.13 ± 0.05) respectively after applying the treatment of TS and TS+NS, but decreasing trend were seen during storage interval. Treatments increased the total phenolic contents of juice from (274.53) to (291.60) in T4 followed by T3 but decrease to (288.45) after storage interval of 15 days. On the other hand, the significant decrease was seen during treatment and storage in the pH from (3.93) to (3.88) in T4 and ascorbic acid from (4.09) to (3.68 mg/100mg) due to heating and increase in storage time. Nonsignificant results showed in the TSS during storage and after treatments. Treatments like TS and TS+NS improved the color of apple juice, which gave decreasing trend during storage. Total plate count decreased significantly after the treatments like T4 (TS+NS) and T3 from 1.97 log to 1.53 log, but microbial load increased a little bit during storage; efficiently retained by T4 treatment. All the treatments improved in the overall acceptability of apple juice. Therefore, the findings of the given study analyzed that TS+NS treatment (T4 & T3) are better methods for providing quality retention and microbial safety of apple juice without thermal degradation as compared to simple TS treatment (T1 & T2), but both TS and TS+NS have the potential to retain quality in apple juice. Hence; the study concluded that TS+NS is an effective method to decrease microbial load without thermal degradation of quality characteristics.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,190 · 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