Yellow mustard gum: pilot‐scale production and characterization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Yellow mustard gum (YMG), which is extracted from the mucilaginous part of yellow mustard bran, has been considered an emerging natural hydrocolloid gum but lacks commercial development and production. To promote the commercial utilization of YMG, this study developed a pilot-scale YMG production protocol in an economic and environmentally friendly way to produce a clean-label YMG product. This YMG produced at pilot scale (YMW) was characterized in terms of chemical composition, rheological properties, and interaction with a commercial gum, κ-carrageenan, and was compared with purified YMG through ethanol precipitation (YME). RESULTS: The protocol processed up to 100 L of raw material with zero solvent and a minimal number of steps and showed strong quasi-industrial potential. The YMW showed a similar chemical composition as YME. However, the YMW contained a slightly lower amount of carbohydrate and a much larger amount of ash and potassium than the YME. The rheological results concluded that both the YMW and YME solutions exhibited shear-thinning flow behavior and a weak gel, with YME showing higher viscosity and stronger gel structure. Most interestingly, YMW could form unpourable gels when blended with native κ-carrageenan whereas YME barely achieved this despite the equivalent total gum concentration. CONCLUSION: This study demonstrated the feasibility of YMG production at a large scale with economic and green procedures and discovered its new functionality for commercial utilization. The gelling ability of YMG could provide it with wider applications as a result of a new potential synergistic combination. All this information should accelerate the process of full commercialization of YMG as a clean-label functional ingredient. © 2024 His Majesty the King in Right of Canada. Journal of The Science of Food and Agriculture © 2024 Society of Chemical Industry. Reproduced with the permission of the Minister of Agriculture and Agri-Food Canada.
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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 ».