Enhancing color and bioactive retention during purple eggplant drying via sonicated pretreatments and optimized blanching
Notice bibliographique
Résumé
The retention of color, bioactive compounds, and texture during drying remains a challenge for the food processing industry. This study investigates the effects of sonication-assisted calcium chloride and ascorbic acid (1–2% solution) pretreatments combined with optimized blanching on the quality retention of dried purple eggplant. Different pretreatment methods, including sonication and blanching, were applied to eggplant slices followed by hot-air drying. Results showed that sonication significantly improved color retention, with sonicated samples maintaining higher lightness (L∗-value of 7.8 ± 0.4 for SSnB2) compared to non-sonicated controls (L∗-value of 6.6 ± 0.4 for SB2). The ΔE∗ (total color difference) for sonicated treatments was lower (7.5 ± 1.5 for SSnB2) compared to non-sonicated treatments (10.5 ± 1.2 for SB1), indicating superior color stability. Bioactive compound retention was enhanced, with sonicated samples exhibiting higher levels of polyphenols (12.8 ± 0.6 mg GAE/g DW), flavonoids (4.4 ± 0.5 mg QE/g DW), and anthocyanins (8.9 ± 0.6 mg C3G/g DW) compared to non-sonicated samples. DPPH scavenging activity was also higher in sonicated samples (75% ± 1.5 for SSnB2), compared to non-sonicated samples (75% ± 1.6 for SB2). Sensory evaluations showed that sonicated samples scored higher in color (7.8 ± 0.4), texture (7.5 ± 0.4), and overall acceptability (8.0 ± 0.3) compared to non-sonicated samples. These findings confirm that sonication, combined with blanching, significantly enhances the quality, bioactive retention, and consumer acceptability of dried purple eggplant, offering a promising, scalable technique for the food industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».