Comparative Evaluation of Ultrasonic, High Pressure, and Pulsed Electric Field Processing on the Extraction and Storage Stability of Betalains From Red Beet By‐Products
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the potential of red beet peel (RBP) and red beet stalk (RBS), often underutilized by-products, as rich sources of natural pigments and bioactive compounds. Three non-thermal green extraction methods, namely, high-pressure processing, ultrasound, and pulsed electric field treatment, were evaluated for their efficiency in extracting betalains, total phenolics, flavonoids, and antioxidant activity (AOX). Among these, sonication at 300 W for 10 min proved most effective for both RBP and RBS, yielding the highest concentrations of bioactives. Crucially, this work goes beyond conventional yield assessments by addressing the post-extraction storage stability of these compounds over 120 days under refrigeration. Kinetic modeling revealed that betalains and phenolics degraded following first-order kinetics, whereas AOX increased over time and followed a zero-order model. Sonicated samples demonstrated superior pigment stability, with betaxanthins more stable than betacyanins. This study highlights the importance of integrating degradation kinetics with extraction optimization and offers a novel perspective on the valorization of red beet by-products. The findings are particularly relevant for food and nutraceutical industries seeking to develop shelf-stable, functional plant-based ingredients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».