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Enregistrement W4412862356 · doi:10.1002/fci2.70015

The Role of Proteins in the Sensory Perception/Organoleptic Properties of Food

2025· article· en· W4412862356 sur OpenAlexaff
Tharuka Wijesekara, Idaresit Ekaette

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganolepticSensory systemPerceptionFood scienceChemistryBiologyPsychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Proteins are critical macromolecules within food systems which modulates a broad range of sensory attributes including flavor, texture, aroma, and visual appeal. This review presents a comprehensive exploration of the role's proteins play in defining organoleptic properties, with a focus on their structural hierarchies, functional interactions, and biochemical transformations. Flavor generation from proteins is governed by complex pathways such as the Maillard reaction, Strecker degradation, enzymatic hydrolysis, and lipid–protein interactions, leading to the formation of volatile and nonvolatile compounds central to food palatability. The structure of proteins from primary to quaternary structures, determines their interactions with flavor volatiles, and matrix constituents, thereby influencing attributes such as astringency, lubrication, and aroma release dynamics. Processing methods including thermal treatment, high‐pressure processing, and fermentation, induce conformational shifts in protein structure, resulting in altered textural properties and sensory perception. The emergence of alternative proteins sourced from plants, insects, etc. introduces novel compositional and sensory challenges due to their distinct amino acid profiles, solubility, and inherent flavor precursors. Additionally, the role of bioactive peptides and intrinsically sweet amino acids as taste modulators and flavor enhancers, and debittering techniques including enzymatic, chemical, and physical approaches are discussed. The influence of storage conditions on protein stability, aggregation behavior, and flavor retention is also critically assessed. Overall, this review highlights the key role of proteins in connecting food chemistry and sensory science, and emphasizes the need for combining food structure, and innovative food processing methods to create the next generation of tasty, protein‐rich foods that meet consumer preferences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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