Frozen dough steamed products: Deterioration mechanism, processing technology, and improvement strategies
Notice bibliographique
Résumé
Fresh dough products lead to instability in product quality, high production costs, and more production time, which seriously affects the industrial production of the food industry. The frozen dough technology mitigates the problems of short shelf-life and easy deterioration of quality during storage and transportation. It has shown a series of advantages in large-scale industrialization, high-quality standardization, and chain operation. However, the further development of frozen dough is restricted by the deterioration of the main components (gluten, starch, and yeast) caused by freezing. This review summarizes the main production process of frozen steamed bread and buns, and the deterioration reasons for the main component of frozen dough. The improvement mechanisms of raw ingredients, processing technology, processing equipment, and additives on frozen dough quality were analyzed from the perspective of improving gluten network integrity and yeast freeze tolerance. From prefermented frozen raw to steamed products without thawing has become the preferred production process to improve production efficiency. Wheat flour mixed with other flour can maintain the gluten network continuity of frozen dough. The freeze tolerance of yeast was improved by treatment with yeast suspension, yeast cell encapsulation, screening hybridization, and genetic engineering. Process optimization and new technology-assisted fermentation and freezing effectively reduce freezing damage. Various additives improve the freeze resistance of the gluten-starch matrix by promoting protein cross-linking and inhibiting water migration. In addition, ice structural proteins and ice nucleating agents have been proven to change the growth morphology and formation temperature of ice crystals. More new technologies and additive synergies need to be further explored.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».