Characterization of pea composites and feasibility of heat-modulated meat analogs production
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to characterize pea composites' functionalities and investigate the feasibility of pea composites-based heat modulated meat analog (MA) production. Pea composites (concentrate, flour) were used as the main source of plant-proteins in preparation of MA. Techno-functional, sensorial, microstructural, chemical, and thermal characteristics of pea composites as well as the prepared MAs were investigated. Results showed that, protein content and particles size significantly ( p < 0.05) influenced the water holding capacity (0.94 g/g ± 0.03–1.17 g/g ± 0.08), oil holding capacity (1.08 g/g ± 0.02–1.32 g/g ± 0.04), foaming capacity (49.20 % ± 0.12–58.9 % ± 0.98), foam stability (63.15 % ± 0.21–71.82 % ± 0.68), emulsion stability (61.73 % ± 1.68–66.02 % ± 1.25), least gelation concentration (at pH 7: 8.02 % ± 0.91–18.02 % ± 0.21), and solubility (at pH 7:70.51 % ± 2.54–93.71 % ± 1.86) of studied pea composites; that subsequently influenced the formation of heat-modulated MAs. Color, stickiness, moldability, microstructure (surface plot, fractal dimension: 2.771 ± 0.006–2.884 ± 0.009, surface openings: 8.76 % ± 1.25 − 33.24 % ± 1.28), thermal (denaturization temperature:103.41 °C ± 3.87–161.20 °C ± 1.35, enthalpy: 1085.10 J/g ± 115.42–1322.71 J/g ± 185.65), and chemical attributes of MAs were associated with the protein content (25.30 % ± 0.98–60.30 % ± 1.87) and particle size (d 10 :2.30 μm ± 0.32–15.02 μm ± 1.35; d 50 :6.30 μm ± 1.02–59.01 μm ± 2.35; d 90 :15.11 μm ± 2.34–137.01 μm ± 15.21) of pea composites. MA formulated with pea flour showed better moldability and acceptability in comparison to pea concentrates. This study exposed the use of pea flour as a feasible option to produce heat modulated meat analogs. • Protein content and particle size impacts techno-functional traits of pea composites. • Types of pea composite impacts the attributes of formulated meat analog (MA). • Pea flour is a promising ingredient to produce heat-modulated MA. • Lower protein content and larger particle resulted compact microstructure in MA.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».