Exploration of structural differences between dairy and plant-based cheese
Notice bibliographique
Résumé
The functionality and microstructure of commercial dairy cheese, commercial plant-based cheese, and high-protein plant-based cheese (HPC) were analyzed to explore the structure-function relationship. Commercial dairy cheese exhibited the best functionality, showcasing an ideal texture profile alongside optimal melting and stretch characteristics. In contrast, commercial plant-based cheese showed the least resemblance to dairy cheese, with the lowest melting and stretching properties, as well as considerable structural integrity after heating, marked by the highest G’ and lowest tan δ values. HPC demonstrated notable improvements in textural properties compared to commercial plant-based cheese, indicated by enhanced melting and stretching, lower G’, and higher tan δ, reflecting its viscous nature. The microstructural analysis on cold samples revealed that both dairy and commercial plant-based cheeses contained a high density of small fat globules, while HPC had significantly larger globules and protein aggregates. Upon melting, dairy cheese and HPC displayed similar microstructures, characterized by fat pooling and a yielding continuous matrix, correlating with their melting and stretching abilities. In contrast, the melted commercial plant-based cheese exhibited minimal structural changes from its cold state, indicating that its starch matrix was irreversible and did not yield under heat. Ultimately, to achieve melting and stretching in both dairy and plant-based cheeses, the network must yield upon heating, allowing for fat pooling but maintaining connectivity of the continuous matrix. • Commercial dairy, plant-based, and high-protein cheese differ in functionality. • Synchrotron micro-computed tomography provides 3D renderings of cheese samples. • Melt and stretch of dairy and high-protein cheese link to similar microstructure. • Increased melt and stretch relate to phase separation and matrix-yielding. • Poor melt and stretch indicated matrix over-structuring.
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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 | 0,000 |
| 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 ».