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Enregistrement W1503968324 · doi:10.1111/j.1745-4530.2010.00607.x

EFFECTS OF HIGH PRESSURE PROCESSING ON SOYBEAN BETA‐CONGLYCININ

2010· article· en· W1503968324 sur OpenAlexaff
Hongkang Zhang, LI Li-te, Gaurav Mittal

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPascalizationFood processingHigh pressurePreservativeRandom coilFood scienceFlavorFood productsCircular dichroismBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Effects of high pressure processing on conformational changes of soybean β‐conglycinin was studied by means of sulfhydryl groups detection, spectrofluorimetry, ultraviolet difference spectra, circular dichroism and electrophoresis. Significantly more sulflhydryl groups as well as hydrophobic regions and amino acid residues, which had ultraviolet absorbance had been found after high pressure processing (≥300 MPa). The CD analysis indicated that some of the ordered structures ofα‐helix andβ‐structure were destroyed and converted to random coil after processing at 500 MPa for 10 min. Electrophoresis analysis revealed that β‐conglycinin could be denatured and might be dissociated into subunits after high pressure processing (≥300 MPa). PRACTICAL APPLICATIONS The use of high pressure for food processing is now getting an increasing interest in the food industry because of the consumer's demand for convenience foods of the highest quality in terms of natural flavor and taste, and which are free from additives and preservatives. It is a possible alternative to temperature treatment. Soybean proteins play an important role in food consumption worldwide. The objectives of this study were to reveal the conformational changes of soybean β‐conglycinin after high pressure processing. The results will help the application of high pressure technology in soybean protein processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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