Effect of ultrasound pre-treatment on formation of transglutaminase-catalysed soy protein hydrogel as a riboflavin vehicle for functional foods
Notice bibliographique
Résumé
High intensity ultrasound (HIU) treated soy protein isolate (SPI) and non-HIU-treated SPI were cross-linked by transglutaminase to form hydrogels. SDS-PAGE showed that HIU increased the amount of high molecular weight aggregates, likely due to the formation of ε-(γ-glutamyl) lysine bonds. Moreover, HIU pretreatment increased the hydrophobic nature of transglutaminase gels as demonstrated by FT-Raman. HIU changed the 3D-network structure of transglutaminase induced SPI gel with riboflavin (TSGR). Furthermore, 40 min HIU increased gel yield, riboflavin encapsulation efficiency and gel strength of TSGR. HIU decreased swelling and protein erosion of TSGR in simulated gastrointestinal fluids. It also resulted in reduced riboflavin release rate and altered the release mechanism in simulated gastrointestinal fluids both in the absence and presence of digestive enzymes. In conclusion, HIU may facilitate covalent cross-linking, increase hydrophobicity and change the 3D network of TSGR, leading to differences in hydrogel stability, as well as riboflavin encapsulation and release profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».