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Printability Prediction of Three Gels for 3D Food Printing

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Printability Prediction of Three Gels for 3D Food Printing

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Matas-Gil, A.; Molina-Montero, MDC.; Igual Ramo, M.; García-Segovia, P.; Martínez-Monzó, J. (2022). Printability Prediction of Three Gels for 3D Food Printing. Biology and Life Sciences Forum. 18(1). https://doi.org/10.3390/Foods2022-12986

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/194566

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Metadatos del ítem

Título: Printability Prediction of Three Gels for 3D Food Printing
Autor: Matas-Gil, Adrián Molina-Montero, María del Carmen Igual Ramo, Marta García-Segovia, Purificación Martínez-Monzó, Javier
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural
Universitat Politècnica de València. Departamento de Tecnología de Alimentos - Departament de Tecnologia d'Aliments
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] A 3D food-printing technique has great potential for food customization. It offers a great variety of shapes, dimensions, etc. To obtain new suitable printing formulations, it is important to carry out printability ...[+]
Palabras clave: 3D food printing , Printability , Rheological properties , Extrusion analysis
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Biology and Life Sciences Forum. (eissn: 2673-9976 )
DOI: 10.3390/Foods2022-12986
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https:doi.org/10.3390/Foods2022-12986
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-115973RB-C22/ES/IMPRESION 3D DE MATRICES ALIMENTARIAS PARA LA OBTENCION DE ALIMENTOS MAS SALUDABLES MEDIANTE LA INCORPORACION DE COMPONENTES MICROENCAPSULADOS CON DISTRIBUCION NO HOMOGENEA. /
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//AICO%2F2021%2F137//DESAFIOS DE LA APLICACIÓN DE LA IMPRESIÓN 3D EN EL DISEÑO DE ALIMENTOS FUNCIONALES PERSONALIZADOS/
Agradecimientos:
This research was funded by Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital, Generalitat Valenciana, grant number AICO/2021/137, from MCIN/AEI/10.13039/ 501100011033/through project PID2020-115973RB-C22 ...[+]
Tipo: Artículo

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