Microencapsulation de probiotiques pour la fabrication d’un fromage Cheddard fonctionnel.
Bibliographic record
Abstract
Les aliments fonctionnels qui fournissent des avantages pour la santé au-delà de leur fonction nutritionnelle de base sont de plus en plus recherchés par les consommateurs. Plusieurs études cliniques quand à leur potentiel dans la prévention de certaines maladies ont été mises en évidence. Ainsi, l'utilisation des bactéries probiotiques a connu un essor considérable durant les dernières décennies. Les probiotiques sont incorporés avec succès dans plusieurs produits laitiers tels que le yogourt et les laits fermentés. \n \n \nCependant, le problème majeur suite à l'incorporation des probiotiques en matrice fromagère réside sur le fait que la plupart des probiotiques sont éliminés lors du drainage du lactosérum et ne sont pas recueillis dans le caillé. La présence de ferments lactiques affecterait aussi de façon significative la viabilité des probiotiques pendant la période de maturation. D'autres recherches ont aussi démontré que la présence de sel, d'acides organiques et d'oxygène nuirait également à la survie des probiotiques. \n \n \nLa stratégie technologique consistait à mettre au point une méthode de microencapsulation permettant de préserver la viabilité d'une souche probiotique. La souche choisie étant sensible à l'oxygène, deux méthodes de microencapsulation couramment employées dans l'industrie alimentaire et facilement réalisables ont donc été testées. Des polymères ont été modifiés chimiquement dans le but d'augmenter leur porosité et leur hydrophobicité afm de permettre une meilleure protection des cellules face aux facteurs environnants. \n \n \nLes résultats obtenus suggèrent que les probiotiques microencapsulés ont une meilleure survie dans la matrice du fromage Cheddar, pendant l'entreposage et en conditions gastro-intestinales simulées. L'usage de ces techniques pourrait ainsi être appliqué pour d'autres souches sensibles à l'oxygène. Cette étude a permis de démontrer que les fromages fonctionnels développés pourraient contribuer à promouvoir la croissance et l'amélioration de la compétitivité de l'industrie laitière canadienne.
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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".