Advancement and Innovations in Drying of Biopharmaceuticals, Nutraceuticals, and Functional Foods
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.
Notice bibliographique
Résumé
Drying is a crucial unit operation within the functional foods and biopharmaceutical industries, acting as a fundamental preservation technique and a mechanism to maintain these products' bioactive components and nutritional values. The heat-sensitive bioactive components, which carry critical quality attributes, necessitate a meticulous selection of drying methods and conditions backed by robust research. In this review, we investigate challenges associated with drying these heat-sensitive materials and examine the impact of various drying methods. Our thorough research extensively covers ten notable drying methods: heat pump drying, freeze-drying, spray drying, vacuum drying, fluidized bed drying, superheated steam drying, infrared drying, microwave drying, osmotic drying, vacuum drying, and supercritical fluid drying. Each method is tailored to address the requirements of specific functional foods and biopharmaceuticals and provides a comprehensive account of each technique's inherent advantages and potential limitations. Further, the review ventures into the exploration of combined hybrid drying techniques and smart drying technologies with industry 4.0 tools such as automation, AI, machine learning, IoT, and cyber-physical systems. These innovative methods are designed to enhance product performance and elevate the quality of the final product in the drying of functional foods and biopharmaceuticals. Through a thorough survey of the drying landscape, this review illuminates the intricacies of these operations and underscores their pivotal role in functional foods and biopharmaceutical production.
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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) | 0,001 | 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 découle