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Enregistrement W1978734663 · doi:10.1007/s11746-006-1177-z

Production of mustard protein isolates from oriental mustard seed (<i>Brassica juncea</i> L.)

2006· article· en· W1978734663 sur OpenAlexaff
Rebecca Marnoch, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrassicaRapeseedMustard seedSoy proteinUltrafiltration (renal)ChemistryDiafiltrationFood scienceMealProtein purificationResidue (chemistry)ChromatographyBiologyBotanyBiochemistryMembraneMicrofiltration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A membrane‐based process to produce protein isolates from seeds of oriental mustard ( Brassica juncea ) was developed by modifying a method originally developed for rapeseed. The optimized process consisted of extraction at pH 11, ultrafiltration with concentration factor 4, diafiltration with diavolume 3, and precipitation at pH 5. The process, based on defatted oriental mustard seed containing 45–50% protein, recovered 81% of the protein in useful products: 47.3% in precipitated protein isolate (PPI), 3.8% in soluble protein isolate (SPI), and 13% in meal residue. Mass yields were 21.9% in PPI, 2.8% in SPI, and 38.4% in meal residue. The losses in the system included ∼10% loss of nonprotein nitrogen, and &lt;9% into permeate and transfer losses. The PPI compared favorably with soy protein isolate in typical meat products in terms of color, texture, and flavor. The work confirms that oriental mustard is a potentially useful source of edible protein.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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