Comparison of HTST and UV-C treatments on the quality attributes of whole milk, skim milk, and whey protein concentrate
Notice bibliographique
Résumé
Ultraviolet (UV-C) treatment is a proposed alternative to conventional high temperature-short time (HTST) processes for milk pasteurization. However, little information is available on its impact on the chemical composition of milk, as well as a comparison with HTST treatment. Consequently, the aim of this study was to compare the effects of HTST (72 °C, 16 s) and UV-C (coil diameters of 5- and 7-mm, 1 or 2 passes) with turbulent flow on the proximate composition, protein profiles and surface properties, as well as off-flavor development in whole milk (WM), skim milk (SM), skim milk generated from whole milk (SM WM ), and whey protein concentrate (WPC). Our results on proximate composition showed that only the UV-C treatment with 2 passes using a 7-mm coil resulted in lower lipid content in SM WM compared to HTST. Protein profiles, free thiol content, surface hydrophobicity, and aromatic amino acid levels remained similar between the control, HTST and UV-C treated samples. However, higher alcohol levels were detected in HTST-treated samples, while UV-C-treated dairy fluids had increased levels of free fatty acids and ketones. In addition, hexanal concentration increased only after HTST treatment of WM. This study highlights the potential of UV-C treatment in the dairy industry, demonstrating its ability to preserve nutritional quality while also offering valuable insights into lipid oxidation and the formation of light-induced off-flavor compounds.
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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 | 0,001 | 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 ».