Alcohol-free wine based jelly candies enriched with grape pomace extracts with antioxidant and antidiabetic properties: Implications for sustainable development and health benefits
Notice bibliographique
Résumé
Pinot noir and Chardonnay wines were dealcoholised, reducing the ethanol to final content below 0.5 mL/100 mL and concentrating their non-volatile extract. Grape pomace (wine industry by-product) was incorporated as a source of bioactive compounds. The influence of temperature and ultrasonic treatment on polyphenols extraction efficiency was assessed. The best extraction yield was found when 60 min of ultrasonic treatment followed by 60 min of shaking at 60 °C were applied. Pinot noir grape pomace extracts contained higher levels of phenolic acids, catechins, tannins, and anthocyanins, whereas Chardonnay lacked anthocyanins and resveratrol. These extracts were incorporated into the production of functional jelly candies formulated with dealcoholised wine, dietary fibers, and natural sweeteners. Pinot noir jellies consistently showed greater phenolic content, antioxidant activity, and stronger α-glucosidase inhibition compared to Chardonnay , with values nearly twice as effective as acarbose when expressed as GAE. Pinot noir extracts provided an intense, wine-like character of jelly candies and high functional value, but their excessive astringency requires optimization. Chardonnay extracts offered a milder and more consumer friendly sensory profile. The presented jelly candies are an innovative example of functional confectionery with nutritional and commercial relevance, aligning with current consumer demand for health-promoting, environmentally responsible and sustainable food products. • Dealcoholisation reduces volatile acidity and concentrates non-volatile extract • Temperature and ultrasound improve the recovery of polyphenols from grape pomace • Phenolic rich grape pomace are a natural alternative to antidiabetic pharmaceuticals • Wine industry by-products can be reused in the creation of functional confectionery
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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 | 0,000 | 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 ».