Optimizing decolorization and deodorization to remove pigments and fishy odors while preserving antioxidant activity in Asian swamp eel (Monopterus albus) hydrolysate
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop an efficient method for decolorizing and deodorizing Asian swamp eel (ASE) hydrolysate. At an activated carbon (AC) dosage of 0.5 % and pH 4.0, insoluble peptides from trichloroacetic acid (TCA), which have poor antioxidant activity, were effectively removed. Meanwhile, other nitrogenous fractions with better antioxidant activity were retained, achieving a decolorization rate of 74.02 ± 0.38 %. Orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA) successfully distinguished the solid phase microextraction gas chromatograph-mass spectrometery (SPME-GC-MS) results of samples treated with different deodorization methods (ASE stock hydrolysate, AC treatment, AC + complex bacteria, AC + yeast, and AC + cyclodextrin). A total of 22 differential volatile compounds with variable importance projection (VIP) values greater than 1 were identified. The combination of AC treatment and cyclodextrin encapsulation effectively removed undesirable odors, enhancing the sensory quality and market competitiveness of the final product.
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 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 ».