Structuring Plant-Based Foods Using Less Refined Plant Proteins and High Moisture Extrusion
Notice bibliographique
Résumé
Meat-eating consumers would prefer products that strongly resemble real meat, which triggers the search for understanding mechanisms behind anisotropic textures using more sustainable plant proteins with closer textures to animal meat. In this study, the first chapter aimed to understand the effect of protein isolation technologies (fractionation) on the compositional, colloidal, and nutritional properties of the protein fractions from a risk resilient protein source (hemp). The second chapter aimed to evaluate potential principles leading to anisotropy during high moisture extrusion using less-refined protein fractions. Results of these studies indicated that the food structuring of plant protein fractions during thermomechanical processing is related to both molecular and colloidal mechanisms acting in concert and involving proteins, polysaccharides, and multivalent ions. Although the specimens possessed unique and promising textures that were obtained without the need of using ultra-pure plant protein, the Warner-Bratzler force of our developed prototypes, common textural parameters inversely correlated with the tenderness of meats, was still lower than those from animal meats. Thus, the third chapter focused on investigating the potential of multifunctional protein fillers and the combination of top down (extrusion) and bottom-up (fibrillation) approaches to close the tenderness gap between animal meat and plant-based foods. For this purpose, the effect of incorporating low concentrations of two proteins with different network forming properties, the polar gelatin or the non-polar zein, in particulate and nano-fibrillated forms, on the mechanical properties of high moisture meat analogue prototypes was investigated. The addition of 0.1 % fibrillated gelatin or particulate/fibrillated zein increased up to 44% or 22% the Warner-Bratzler force of soy extrudates, respectively. The last chapter of this thesis aimed to understand the in vivo significance of instrumental textural parameters. Bi-component blends from high performing plant proteins were individually extruded into plant-based meat analogue prototypes that were for instrumental texture and in vivo Sensory Descriptive Analysis and benchmarked with chicken breast, pork cutlets and calf steak. The sensory evaluation revealed that hemp-based samples resembled pork and calf steak, whereas the sensory descriptors of pumpkin samples were closer to chicken breast. Water distribution (LF-NMR) in all plant-based and animal samples was correlated (r > 0.85) to after-taste mouthdrying, mothwatering, and mouthcoating. Tensile strength showed a significant correlation (r > 0.7) with hardness, chewiness, and compactness determined in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».