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Enregistrement W4408429208 · doi:10.5539/jfr.v14n2p57

A Study on the Bioavailability of Lactoferrin under Pasteurisation at Different Conductivities and Solid Contents

2025· article· en· W4408429208 sur OpenAlexvenueno aff
Rechana Remadevi

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoferrinBioavailabilityPasteurizationFood scienceChemistryMedicineBiochemistryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lactoferrin is a key functional ingredient in several nutraceutical products. During product formulation, lactoferrin often undergoes pasteurisation. However, the heating involved in standard pasteurisation processes can induce structural changes in lactoferrin, thereby impacting its bioavailability. In response to this challenge, this study aims to safeguard the structural integrity of lactoferrin during pasteurisation by exploring optimised conditions for pasteurisation. The results show that lactoferrin preserves its bioavailability and iron binding ability after pasteurisation when pasteurisation is conducted on samples with conductivity below 1 mS. It was found that lactoferrin solutions with a solid content of 4% and conductivity below 1 mS showed resistance to heat effects, resulting in higher bioavailability (94%). However, cloudiness and precipitation were observed in samples with conductivity of 2mS and above. The chromatographic results showed that samples pasteurised at higher conductivities exhibited a shoulder peak adjacent to the main lactoferrin peak, indicating the structural changes in lactoferrin. Based on the outcomes from this study, it is recommended that the suitable conditions for lactoferrin pasteurisation involve using a lactoferrin solution with a solid content of 1–4% and a conductivity below 1 mS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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