Enzymatic synthesis of calcium lactobionate from cheese whey permeate as a value-added ingredient
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2> Lactobionic acid (LBA) and its salt form (e.g., lactobionate [LBN]) have emerged as high-value-added functional ingredients in food and pharmaceutical applications, such as acidulant, antioxidant, metal chelator, and carrier in drug delivery systems. Enzymatic oxidation has been employed as a nontoxic, cost-effective, and environmentally friendly approach for the synthesis of LBA/LBN. The current study investigated, first, the feasibility of producing calcium lactobionate (Ca-LBN) via enzymatic oxidation using cheese whey permeate as a substrate at high concentration, and second, the bioactivity of the resulting Ca-LBN. The production experiment was performed using reconstituted cheese whey permeate solution (300 g·L<sup>−1</sup> lactose) as a substrate, Ca(OH)<sub>2</sub> as a base, and enzyme oxidase (dosage: 400 U·kg<sup>−1</sup> lactose) and catalase (dosage: 168,000 CIU·kg<sup>−1</sup> lactose) in a laboratory bioreactor. Target critical control parameters, such as pH 6.40; dissolved oxygen: 44%; and temperature: 38°C, were defined and monitored using an industrial human-machine interface (HMI) to ensure operational stability. The consumption of Ca(OH)<sub>2</sub> was used to calculate real-time molar conversion rate (MCR<sub>RT</sub>) and accumulative molar conversion yield (MCY) according to the pH-stat method. Enzymatic oxidation reaction continued for 7 h, and MCY was observed at nearly 99%. The MCR<sub>RT</sub> rapidly reached a plateau value of ∼470 mmol·h<sup>−1</sup> within 20 min of the process. The critical operational parameters remained controlled by the HMI cascade, suggesting that the process is scalable. The DPPH-radical scavenging and ferrous ion chelating activity of the obtained LBN could not be confirmed based on the colorimetric assays used in the present work; however, characterization processes need to be further optimized. The obtained knowledge may be applied to the scalable production of LBA/LBN, enabling higher yields and an efficient manufacturing process.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».