Implementation of biological active compound BIO-AP-IRGA: chemical features of enriched yogurt and cottage cheese
Notice bibliographique
Résumé
The imbalance of micro- and macronutrients is a significant health issue, often due to poor nutrition, vitamin deficiencies, and disruptions in mineral metabolism. To address these challenges, biologically active supplements (BASs) are gaining popularity. In Kazakhstan, the BIO-AP-IRGA dietary supplement, derived from dried saskatoon berry, chokeberry, and whey, was developed to improve local food products. The study explored integrating BIO-AP-IRGA into yogurt and cottage cheese, assessing the impact on their nutritional and chemical properties. Standard analytical methods were used to evaluate the fortified products. The results showed that the addition of BIO-AP-IRGA significantly increased the carbohydrate content, nearly doubling it in yogurt and increasing it by eight times in cottage cheese. Additionally, the polyphenol content increased in both yogurt and cottage cheese; yogurt showed a slight increase, while cottage cheese saw nearly a twofold rise. However, the amino acid content decreased with the increasing amount of BIO-AP-IRGA, showing an inverse relationship. These findings highlight the physicochemical changes that occur when BIO-AP-IRGA is incorporated into dairy products. The supplementation improves the nutritional quality of yogurt and cottage cheese, particularly by enhancing polyphenol and vitamin C levels. This innovation presents an opportunity for the food industry to develop functional dairy products with potential health benefits, addressing nutrient deficiencies and promoting better health
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».