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添加胶原蛋白肽的3D打印巧克力的研发
•利用多孔淀粉/β-环糊精体系成功制备了负载胶原蛋白肽的微胶囊•系统研究了微胶囊添加对巧克力流变特性及打印性能的影响•成功制备出了富含胶原蛋白肽的功能性3D打印巧克力引言胶原蛋白肽是通过天然胶原蛋白水解产生的低分子量生物活性肽,具有独特的物理化学性质和多种生物活性(Wu等人,20
来源:Journal of Food Engineering
时间:2026-08-13
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含糖饮料的认知与摄入情况:一项来自国际食品政策研究的横断面研究
摘要背景对含糖饮料的了解不足可能是其消费率如此之高的原因之一。研究目的本研究旨在评估人们对于以下方面的了解程度:1)含糖饮料的糖分含量;2)含糖饮料的健康影响以及与饮用频率之间的关联。研究设计本研究分析了国际食品政策研究项目中的年度横断面数据。在2018年至2021年的汇总数据基
来源:Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics
时间:2026-08-13
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新型牦牛奶肽的筛选、表征及其钙结合特性
•通过FACS结合胰蛋白酶的方法筛选出了新的钙结合肽。•从牦牛奶蛋白中鉴定出了12种具有强效钙结合能力的肽。•WHPs和CHPs通过羧基/氨基与Ca2+结合,从而提升Caco-2细胞中对钙的吸收。•源自牦牛奶的肽复合物主要通过TRPV6通道转运Ca2+。引言钙是人体内含量最丰富的
来源:International Dairy Journal
时间:2026-08-13
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从表型到早期预警:基于风险的“快速增殖”与“生物膜残留”区分方法——利用ERA检测技术评估冷链牛奶中的假单胞菌风险
摘要本研究分析了低温链牛奶中主要腐败菌属假单胞菌的腐败表型,并开发了一种酶重组扩增检测方法。在522株嗜冷微生物分离株中,假单胞菌占绝大多数(93.3%),其中69.9%属于脆弱假单胞菌亚群,21.6%属于荧光假单胞菌其他谱系。表型检测显示不同特征:脆弱假单胞菌参考菌株在4℃下能
来源:International Dairy Journal
时间:2026-08-13
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在固定打印参数下,喷嘴挤出作用对3D打印双凝胶的结构调控及其生物可及性影响
摘要在个性化营养领域,双胶体系在营养物质包封及三维食品打印方面展现出巨大潜力,但挤出过程引起的结构变化与生物活性物质可利用性之间的机制关联仍需进一步研究。本研究中,研究人员使用了由κ-卡拉胶-黄原胶水凝胶与蜂蜡油凝胶构成的油包水型双胶,探讨在固定打印参数下,不同喷嘴尺寸带来的挤出
来源:Innovative Food Science & Emerging Technologies
时间:2026-08-13
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基于葫芦巴胶和指形粟酚类提取物的环保型抗真菌可食用涂层:对其对金桔(Citrus nobilis Lour. × Citrus deliciosa Ten.)采后品质的影响评估
摘要本研究的主要目的是开发一种基于葫芦巴胶,并经指状小米酚提取物功能化的环保型可食用涂层,进而评估其对金桔采后品质的影响。在23 ± 2 °C条件下储存20天期间,对含有葫芦巴胶、GP1(10% FMP)、GP2(15% FMP)和GP3(20% FMP)的涂层配方进行了检测。体
来源:Food Biophysics
时间:2026-08-13
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通过流化床包衣制备抗性淀粉颗粒:体外消化试验、发酵试验及其在烘焙食品中的应用评估
摘要淀粉包封是一种制备抗性淀粉的极具前景的方法,研究表明抗性淀粉能够降低与饮食相关的慢性疾病风险。然而,现有的淀粉包封技术存在尺寸较大且加工适应性较差等问题。因此,本研究旨在通过流化床包覆技术创新性地制备微米级的抗性淀粉颗粒,并评估其在传统烘焙蛋糕制作中的应用效果。实验结果表明,
来源:Food and Bioprocess Technology
时间:2026-08-13
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酶法构建乳清蛋白-阿拉伯木聚糖结合颗粒及其对高内相皮克林乳液稳定性与姜黄素递送性能的影响
摘要在本研究中,通过超声辅助的酶促糖基化方法将乳清蛋白浓缩物(WPC)与阿拉伯木聚糖(AX)结合,形成共价复合颗粒(hWPC-AX)。研究分析了这些复合颗粒的结构与物理化学性质,并在1%、2%和3%(w/v)的不同浓度下,系统评估了其作为高内相皮克林乳液(HIPPEs)颗粒型乳化
来源:Food and Bioprocess Technology
时间:2026-08-13
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具有均匀交叉反应性的阿苯达唑及其代谢物单克隆抗体的制备及其在侧流免疫分析中的应用
摘要在检测阿苯达唑亚砜、阿苯达唑磺酮以及阿苯达唑-2-氨基磺酮(统称为阿苯达唑残留物)时,由于抗体交叉反应性的不一致性,可能会导致免疫分析出现假阴性或假阳性结果。为确保检测准确性,制备具有均匀交叉反应性的靶向抗体至关重要。本研究通过引入含有5-(丙基硫基)-1H-苯并[d]咪唑-
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用于预测继发性睾酮缺乏的智能混合深度学习框架
•提出了一种成本效益高的深度学习框架,用于预测睾酮缺乏症,无需依赖昂贵的医学检测。•通过整合SMOTE进行数据平衡处理,以及MS-BGWO进行最佳特征选择,从而提升模型性能。•采用经过深度学习优化的神经网络结合贝叶斯优化方法,以提高分类精度。•该模型展现出优异的性能,准确率为96
来源:Microchemical Journal
时间:2026-08-13