Effect of High‐Pressure Processing Operating Parameters on Microbial Inactivation and Bioactive Protein Preservation in Bovine Milk: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the U.S., bovine milk is processed using thermal pasteurization to ensure microbial safety. However, this process alters the structure of heat-sensitive bioactive proteins associated with the functional benefits of raw milk, including antimicrobial, immunomodulatory, and antioxidant proteins. Given the risks associated with raw milk consumption and the negative effects of thermal processing on protein functionality, there is a growing interest in high-pressure processing (HPP), an alternative treatment that may better preserve milk's functional qualities. HPP is widely used in other food sectors but is not yet approved for milk in the U.S. Most studies have investigated either the microbial safety or the preservation of bioactive protein structure in HPP-treated milk, rarely considering both outcomes together. Therefore, optimization of HPP treatments for dairy remains incomplete. The goal of this systematic review was to identify optimal HPP operating parameters for simultaneously achieving microbial inactivation and preserving bioactive proteins in bovine milk. Eighty-nine articles met inclusion criteria from Web of Science, Medline, EMBASE, and PubMed based on a specified search strategy. Pressures ≥600 MPa achieved >5-log average reductions in Listeria monocytogenes, Salmonella enterica, and Staphylococcus aureus, yet often caused considerable denaturation of proteins such as β-lactoglobulin and immunoglobulin G and lesser denaturation of lactoferrin and alkaline phosphatase. Future research on HPP and bovine milk should evaluate both microbial reductions and impacts on nutrients within the same manuscript to facilitate regulatory evaluation and possible commercial adoption.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle