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Record W4322768267 · doi:10.4995/thesis/10251/192244

Aplicación de tecnologías emergentes para la obtención de Zinc-protoporfirina y proteínas funcionales a partir de co-productos cárnicos

2023· dissertation· es· W4322768267 on OpenAlexaff

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicMeat and Animal Product Quality
Canadian institutions123 Certification (Canada)
FundersMinisterio de Economía y CompetitividadInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
KeywordsFood scienceChemistryEnzymeBiochemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

[ES] El hígado de cerdo es un coproducto de origen animal que contiene una elevada cantidad de proteínas, así como otros compuestos de interés, entre los que destacan las enzimas como la ferroquelatasa (FeQ). La FeQ actúa como catalizadora en la formación del pigmento zinc protoporfirina (ZnPP), responsable del color característico del jamón de Parma y que puede resultar relevante en la elaboración de productos cárnicos crudo-curados. Así, en la presente Tesis Doctoral se va a estudiar la aplicación de tecnologías emergentes, como los ultrasonidos (US), para favorecer la extracción de la enzima FeQ y para la mejora de la formación del pigmento ZnPP. Asimismo, con el objetivo de la valorización del hígado como fuente de proteínas, en primer lugar se estudiará su estabilización mediante el secado convectivo, a un amplio rango de temperaturas, para optimizar el producto (fracción proteica). Posteriormente, el hígado deshidratado se desgrasará y desodorizará utilizando técnicas convencionales como el arrastre por vapor con aplicación de vacío (AVV) y CO2 supercríticos (CO2-SC), para lograr un producto rico en proteínas que sea aceptable organolépticamente por el consumidor. Los resultados experimentales mostraron que la aplicación de US intensificó en gran medida la extracción de la enzima FeQ del hígado de cerdo. Así, la aplicación de US durante la extracción de FeQ condujo a una mejora de la actividad enzimática y consecuentemente a un aumento de la formación de ZnPP. En cuanto a la formación de ZnPP asistida por US a partir hígado homogeneizado (Hhc) e hígado homogeneizado, con adición de oxihemoglobina (Hhc+OxiHb), el máximo de ZnPP formado cuando se aplicaron US a baja potencia (7.05 W/L) fue de 0.405 mmol ZnPP/L en Hhc y 0.449 mmol ZnPP/L en Hhc+OxiHb, alcanzándose este valor a las 12 h, mientras que sin aplicación de US el máximo se alcanzó a las 24 h, siendo éste de 0.322 mmol ZnPP/L en Hhc y 0.430 mmol ZnPP/L en Hhc+OxiHb. Sin embargo, cuando se aplicaron US a moderada potencia (36.53 W/L) fue solo de 0.037 mmol ZnPP/L a 24 h de incubación, debido a que el sistema de control de temperatura no pudo ser controlado. En relación al secado de hígado de cerdo a diferentes temperaturas (de -10 a 70ºC), los resultados revelaron que el aumento de la temperatura de secado influyó tanto en la actividad enzimática como en la concentración de FeQ aparente. Así, la condición óptima se encontró en el rango de 10 a 20ºC. Además, la temperatura de secado y el desgrasado también influyó en las propiedades fisicoquímicas y tecno-funcionales del hígado de cerdo, siendo la temperatura de 40ºC la que conllevó una menor degradación de proteínas en comparación con el deshidratado a 70ºC. En cuanto a la desodorización, los resultados mostraron que ambas técnicas (AVV y CO2-SC) fueron eficaces en la reducción y eliminación compuestos volátiles (COVs) característicos del hígado del cerdo. A través del AVV se redujo el contenido de COVs se redujo en su conjunto un 67.5%, mientras que mediante CO2-SC se redujo un 81.2%, con respecto al hígado de cerdo deshidratado sin desodorizar. Además, tras la aplicación de CO2-SC se eliminaron COVs característicos del olor desagradable del hígado de cerdo. Asimismo, mediante la extracción con CO2-SC se redujo el contenido de grasa un 24.9%, en comparación con la muestra sin desodorizar. Así pues, se puede concluir que las tecnologías emergentes como los US mejoraron el proceso de extracción de FeQ, así como su actividad enzimática en la formación de ZnPP. Además, mediante el secado y desgrasado del hígado, es posible alargar la vida útil del hígado. Así, a partir del hígado deshidratado se extrajo FeQ con actividad catalítica para la formación del pigmento ZnPP, y a partir del hígado deshidratado-desgrasado se recuperó la fracción proteica, la cual presentaba excelentes propiedades fisicoquímicas y tecno-funcionales. La extracción mediante CO2-SC resultó ser una alternativa a la técnica AVV para la desodorización.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.004

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.080
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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