Evaluación físico-química, microbiológica y sensorial del queso fresco utilizando ficina como biocatalizador
Bibliographic record
Abstract
En la presente investigación se propuso efectuar un análisis comparativo realizado al queso elaborado con la enzima proteolítica ficina la cual es proveniente del látex de Ficus carica conocida como (higuera). ya que su actividad proteolítica se manifiesta al desnaturalizar sus proteínas sustrato mediante la ruptura de los enlaces disulfuro generados por aminoácidos sulfurados identificada como cisteína ya que pertenece al grupo de las tiol proteasas y es muy similar a la papaína que se extrae del látex de papaya, y al queso comercial, para lo cual se utilizó la prueba T-student, con tamaño de unidad de 4 litros con 5 repeticiones donde en el análisis físico-químico se obtuvo valores similares en % de humedad, Aw, pH a excepción de la proteína ya que existe una diferencia de 8,86%; Mientras que la actividad enzimática presenta valores de 14,87 U/mg de proteína con un tiempo de 58 segundos correspondientes a una eficaz velocidad enzimática y tiempo de coagulación. No se reportó presencia de microorganismos patógenos en el análisis microbiológico. En el análisis sensorial se utilizó la prueba de preferencia pareada donde el 100% de catadores prefirió el queso fresco comercial. Se recomienda realizar una purificación enzimática para mejorar el contenido de proteína.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".