Exploring the Biological Value of Red Grape Skin: Its Incorporation and Impact on Yogurt Quality
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted to study the sustainability and enhanced nutrition gains obtained from incorporating grape skin powder (GSP) extracted from both Fetească Neagră and Rară Neagră grape varieties into yogurt. Grape skins are major leftovers from wineries, having high amounts of phenolic compounds and dietary fiber responsible for their ability to improve the characteristics of food. The research aimed to evaluate the effect of GSP addition at varying concentrations (0.5%, 1.0%, and 1.5%) on the yogurt’s physicochemical properties, antioxidant activity, color parameters, and sensory attributes. Analysis revealed that both Fetească Neagră and Rară Neagră GSP increased the total phenolic content and antioxidant activity; however, Fetească Neagră showed greater improvements, with TPC reaching 1.52 mg GAE/100 g and DPPH inhibition up to 26.63%. Although slightly lower, TPC rose to 1.43 mg GAE/100 g and DPPH inhibition increased to 18.93% with Rară Neagră enhancing these parameters conversely. Color changes were observed in fortified yogurts where lightness decreased (L*) and redness increased (a*) due to the pH-dependent anthocyanin stability. Syneresis, indicative of yogurt’s water-holding capacity, was reduced at higher concentrations of GSP from both varieties, suggesting improved textural integrity. Sensory evaluation indicated that consumers generally favored yogurts with lower concentrations of GSP. Yogurts fortified with Fetească Neagră GSP received higher overall preference, while those with Rară Neagră GSP were also well-received for their distinct flavor profiles when used at suitable levels. These results show that GSP from both types of grapes improves the nutritional value of yogurt and complies with the principles of sustainable food production through reutilizing agro-industrial waste.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».