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Enregistrement W4413475917 · doi:10.1016/j.foostr.2025.100458

Improving the texture and structure of high protein yogurt alternative using pea protein hydrolysate as a functional ingredient

2025· article· en· W4413475917 sur OpenAlexfundno aff
Qihui Wu, Marvin Moncada, Haotian Zheng

Notice bibliographique

RevueFood Structure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHatchNational Institute of Food and AgricultureAgricultural Research ServiceNorth Carolina State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésIngredientHydrolysatePea proteinTexture (cosmology)Food scienceFunctional foodChemistryMaterials scienceBiochemistryComputer scienceHydrolysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-dairy yogurt alternatives have become increasingly popular in the market but the impact of enzymatic hydrolysis on the textural and structural properties of pea protein based yogurt alternative (PBYA) with high protein content is not well understood. In this study, commercial pea protein isolate was hydrolyzed with trypsin using the pH-stat method to obtain a degree of hydrolysis of approximately 1%. The hydrolysis led to a significant degradation of the major pea proteins including convicilin (~95–97%), vicilin (~88–93%) and legumin α (~93–97%). The PBYA made from pea protein hydrolysate, namely, PPH-PBYA, was produced at both bench and pilot scale with a protein content at 10% (w/w) and was compared with the control PBYA made from pea protein isolate (PPI-PBYA). The PPH-PBYA contained a smaller gel particle size (~20–40 µm) than PPI-PBYA (~50–70 µm), and possessed softer and smoother texture. For instance, the PPH-PBYA manufactured at pilot scale, when compared with the PPI counterpart, had lower yield stress (~32 Pa vs. ~454 Pa), a lower flow consistency coefficient (~135 Pa.s n vs. ~1016 Pa.s n ), and lower firmness (~3 N vs. ~9 N). Moreover, the hydrolysis treatment did not negatively impact syneresis stability; the characterized syneresis rates for both PPI- and PPH-PBYA were <1%. Furthermore, PPH-PBYA exhibited lower frication coefficients at the elastohydrodynamic lubrication regime, suggesting a better lubrication behavior compared with PPI-PBYA. The improvement in the texture and structure was consistent with visual and microscopical observations, where the PPH-PBYA featured smoother surface characteristics and more homogenous microstructure. The impacts of enzymatic hydrolysis of pea protein on particle size, texture, and microstructure of the PBYA produced from pilot scale trials showed a similar trend to those produced from the bench scale, validating the feasibility for scale-up production. The study provides a feasible route to manufacture commercial PBYA products with high protein content and optimized textural properties using enzymatic treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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