Manyetik rezonans ile gıda sistemlerinde gerçek zamanlı stabilite analizi
Notice bibliographique
Résumé
Food stability has always been the interest of the consumers, food producers and regulatory authorities. It is becoming more significant due to the food safety and food quality issues. In this thesis, the initial part of the study focused on the development and optimization of a portable NMR probe which will be used to analyze food systems. The design process included simulations to optimize the magnetic field homogeneity and strength. Then, this custom-built portable NMR probe was tested through a model food system which consists of sucrose, corn syrup, gelatine and water. Correlations done through a linear regression model show its use to monitor the total soluble solid content (TSS) and correlated it with T2eff relaxation times. A linear relationship was observed on the plot of data. Regression analysis was performed accordingly. The lack-of-fit test p-value is found to be 0.210 and has a high coefficient of determination (R² = 0.9113) which shows the model fits well. In the second part, to determine if imaging is necessary to fully understand complex food systems, a benchtop Magnetic Resonance Imaging (MRI) was used to assess the food stability in a model food system which is focusing on pea protein isolate (PPI) mixed with high methoxyl pectin (HMP). Particle size measurements showed that for 2% and 4% PPI containing samples, there is a significant increase (p<0.05). Over the 24-hour observation period, T1 weighted image intensity displayed a statistically significant increasing trend (p<0.05). The T2 weighted image intensity shown a significant decrease (p<0.05) since the water molecules' mobility is increasingly restricted, due to the tighter network of protein aggregates limiting the free movement of water protons. On the other hand, T1 and T2 Map showed that the locational T1 and T2 relaxations time are decreasing over the duration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».