Comparative effects of dielectric barrier discharge atmospheric cold plasma and thermal pasteurization on mandarin juice safety and quality during storage
Notice bibliographique
Résumé
This study systematically evaluated the effects of thermal pasteurization (TP) and dielectric barrier discharge atmospheric cold plasma (DBD ACP) on microbial inactivation, nutritional composition, enzymatic activity, and sensory attributes of fresh mandarin juice during 18 days of storage at 4 °C. TP was applied at 95 °C for 60 s, while DBD ACP treatments were conducted for durations ranging from 30 to 120 s. TP effectively inactivated spoilage microorganisms and quality-degrading enzymes, reducing microbial counts to acceptable levels and enzymatic activities (polyphenol oxidase and pectin methylesterase) to below 20%. However, TP significantly compromised nutritional quality, with notable reductions in ascorbic acid (26%), total phenolics, and antioxidant capacity. Additionally, TP negatively impacted sensory properties, inducing heat-related pigment degradation and the development of off-flavors. In contrast, DBD ACP treatments, particularly at 30–60 s, preserved ascorbic acid, phenolic content, and antioxidant activity, maintaining values statistically similar to those of the untreated juice samples. The 120-s DBD ACP treatment achieved microbial reduction comparable to TP (total plate count: 3.30 log CFU/mL; yeast and molds: 2.40 log CFU/mL), but demonstrated limited efficacy in enzyme inactivation, with residual enzyme activities exceeding 80%. Sensory evaluation indicated that DBD ACP-preserved juice retained its color, aroma, flavor, and taste, with scores closely aligned with those of the control sample. Results suggest that while DBD ACP is effective in preserving nutritional and sensory quality, its limited ability to inactivate enzymes may necessitate a combination with other preservation methods. Overall, DBD ACP represents a promising non-thermal processing technology for the safety and preservation of fresh fruit juices.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».