Yacon Prebiotic Functional Beverages, the Sensory, Antioxidant Profiles, and Shelf Stability
Notice bibliographique
Résumé
The increasing awareness on overall health of consumers has driven a shift from fruit juices and carbonated beverages to functional beverages. This research aimed to incorporate yacon concentrate to the formulation of functional beverages to improve the health-related properties. Using yacon concentrate as main ingredients, three functional prototypes have been developed: yacon-collagen, yacon-blackcurrant, and yacon-vitamin c. Sensory evaluation for yacon-collagen and yacon-blackcurrant beverages was conducted by a 9-point hedonic scale. Antioxidant activities of three yacon beverages were evaluated using the CUPRAC, DPPH, and FRAP assays. Yacon-collagen and yacon-blackcurrant beverages were sensory acceptable with ratings above the centre point of the scores (all ratings > 5, n = 50) on four sensory attributes (appearance, sweetness, flavor, overall liking). The antioxidant capacity of yacon-collagen, yacon-blackcurrant, yacon-vitamin c, and yacon concentrate were 1941mg/2300mg/1891mg/1193mg TE/100g (CUPRAC), 1943mg/2404mg/2122mg/1365mg TE/100g (DPPH), and 1219mg/2614mg/2990mg/992mg TE/100g (FRAP). The antioxidant capacity of yacon-blackcurrant and yacon-vitamin c were much higher than that of yacon concentrate because blackcurrant and vitamin c enhanced the antioxidant capacity. The development of yacon functional beverages with acceptable taste, verified health-related properties, applicable shelf-life, as new dietotherapy applications of yacon concentrate, could provide more healthier food products for consumers to exercise healthier food choices.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».