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Enregistrement W4415595792 · doi:10.1016/j.foodhyd.2025.112154

High moisture extrusion based texturization and functional modulation of pea protein isolate through integration with cultivated beef

2025· article· en· W4415595792 sur OpenAlexaff
Vahid Baeghbali, Stephen R. Euston, Xi He, Manuela Donetti, Osama Maklad, Parag Acharya

Notice bibliographique

RevueFood Hydrocolloids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUK Research and InnovationHeriot-Watt UniversityUniversity of Kentucky
Mots-clésChewinessPea proteinMicrostructureExtrusionTexture (cosmology)MoistureProtein isolateFlavour

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing global demand for meat can be sustainably leveraged by alternative protein, but the inferior quality of current plant-based meat analogues has somewhat disillusioned consumers. Small inclusion level of cultivated beef (CB) to bulk pea protein isolate in the high moisture extrusion (HME) showed a process unlock how to modulate the texture and instrumental sensory properties of the hybrid pea protein extrudates. Such novel co-extrusion delivered improved physicochemical and flavour properties as well as imparted distinct change in texture and microstructure. A comparison between hybrid pea protein extrudates with 10% CB (E-PCB10) and 2% CB (E-PCB2) showed a clear enhancement of the water holding (∼16.7-fold) and oil holding (∼67-fold) capacities in E-CPB10 and the instrumental sensory analyses also showed up to 30% reduction of key off-flavour markers of pea protein in E-PCB10 along with reduction in bitterness and astringency. E-PCB10 and E-PCB2 exhibit different microstructure compared to E-PPI, and E-PCB10 showed increased hardness, resilience, cohesiveness and chewiness as well as the mechanical strength. The scanning electron microscopy of extrudates revealed that higher concentrations of cultivated beef disrupted the pea protein matrix and the laminar structure in E-PPI becomes less easy to discern in E-PCB2 and E-PCB10. The increasing percentage of CB leads to a more enhanced protein-protein cross-linking in E-PCB10. These findings demonstrated for the first time that an addition of as little as 2% and 10% of cultivated beef can modulate the texture and microstructure of pea protein extrudate. This could lead to a promising texturization process for plant protein via microstructure modulation, reducing off-taste, and enhancing functional features to develop high-quality, hybrid alternative protein-based meat analogue. A schematic overview of the design of experiment for high moisture extrusion process and the concomitant characterization tests applied to the resultant hybrid extrudates • Hybrid meat analogues via co-extrusion of pea protein and cultivated cells were produced • First application of high-moisture extrusion to hybrid plant–animal cell systems • Cultivated beef enhances texture, functionality, and sensory quality • Small cultivated beef additions improve properties significantly and reduce cost barriers

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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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