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Enregistrement W4407397683 · doi:10.1016/j.foodhyd.2025.111222

Physicochemical and functional characterization of plant protein isolates and their influence on plant-based mozzarella cheese performance

2025· article· en· W4407397683 sur OpenAlexafffund
Laura Hanley, Stacie Dobson, Jarvis Stobbs, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueFood Hydrocolloids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMozzarella cheeseFood scienceCharacterization (materials science)ChemistryCheesemakingMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer demand for plant-based cheese alternatives has highlighted major gaps in existing products, particularly regarding functionality and protein content. This study examined the properties of commercial plant protein isolates from pea (PP1, PP2, PP3), lentil (LP1), faba (FP1), and soy (SP1), which were then incorporated into cheese analogs (∼8.0% w/w) with coconut oil and waxy maize starch. Protein isolates were characterized through protein solubility, water-holding capacity, emulsion stability, and ζ-potential measurements. Protein secondary structures and particle size distributions were determined by Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy and static light scattering, respectively. Viscoelastic properties, thermo-rheological behavior, and results from functionality experiments ( e.g. , TPA hardness, melt, oil loss) were compared to commercial dairy and plant-based mozzarella products. Differences in tan δ (G’/G”) at 95°C were relatively minor between protein isolate cheese analogs (0.48-0.68), as thermo-reversibility was predominantly influenced by the waxy starch component. Analogs made with PP3, FP1, and SP1 showed good melting behavior, with modified Schreiber test spreads of 108-114%. However, oil loss varied significantly between samples. Synchrotron-radiation X-ray microcomputed tomography (SR-μCT) revealed differences in oil droplet size distribution affecting oil loss and other functional properties, with LP1 and FP1 showing higher densities of small oil droplets correlating to reduced oil expulsion. PP3 analogs exhibited optimized performance, with PP3 proteins possessing the highest water-holding capacity (2.8 g/g), good emulsion stability, and the widest size distribution. Ball milling was also explored for modifying protein particle size distributions and evaluating the influence of structural changes on various protein properties and cheese analog performance. Analog functionality was found to be highly dependent on protein interactions, starch gelatinization, and oil body distribution. All plant-based cheese analogs were found to outperform commercial plant-based mozzarella, showing promise for the enhancement of functionality in dairy mozzarella mimetics using low-solubility protein isolates. • Insoluble proteins act passively to improve plant-based cheese functionality. • Physicochemical properties of plant proteins impact melt behavior and oil loss in cheese analogs. • Waxy starch networks maintain adequate structure while enabling thermo-reversibility. • Ball-milling alters protein structure, affecting starch and oil interactions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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