Valorization of Pangasius byproduct oil in wax‐structured oleogels as a potential butter substitute for reduced‐fat chocolate‐based products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the extensive use of various vegetable oils in oleogel development, sustainable sources, such as belly Pangasius oil derived from industrial byproducts, offer a promising alternative as the liquid phase in oleogel systems. This research aimed to determine the optimal type and concentration of rice bran wax (RBW) and candelilla wax (CW) oleogelators based on Pangasius byproduct oil and to evaluate their application in producing reduced‐fat chocolate‐based products. The selected oleogel systems were further assessed, and the properties of the resulting chocolate products were characterized. The 5% CW oleogel exhibited superior gelling and oil binding capacity (99.86 ± 0.13%). Differential scanning calorimetry of oleogels with 2.5%, 5%, and 7.5% oleogelator concentrations showed a shift in melting points with increasing temperature. Rheological analysis revealed dynamic changes in G' and G" values as the oleogelator concentration increased. Application of the 5% CW oleogel yielded optimal results, producing chocolate products with physical and sensory characteristics comparable to those made with commercial butter. Substituting 50% of the butter with oleogel resulted in products with similar physical attributes and sensory acceptance. Hedonic testing showed no significant differences in most parameters across substitution levels ( p > 0.05), with an average acceptance score exceeding 7 on a 9‐point scale. Notably, the total energy content of the chocolate product was reduced by 43.77% with 100% oleogel substitution. Eventually, this proof of concept highlights the potential of Pangasius byproduct oil as a sustainable liquid phase in oleogel technology, opening new possibilities for its application in confectionery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».