RECOVERY OF SINAPIC ACID FROM A WASTE STREAM IN THE PROCESSING OF YELLOW MUSTARD PROTEIN ISOLATE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A large amount of waste permeates generated from the processing of yellow mustard protein was concentrated fivefold using a nanofilter with a molecular weight cut off of 1,000 Da, while approximately 74% of sinapic acid was retained. Sinapic acid was then released from sinapine, its esterified form, by an alkaline hydrolysis. The hydrolyzed solution was acidified to prevent oxidation of the sinapic acid and to precipitate the remaining proteins. Subsequently, sinapic acid and other phenolics were extracted by a two‐stage extraction using a mixture of diethyl ether and ethyl acetate (1:1), 165‐min extraction time and permeate‐to‐solvent ratio of 1:2. Approximately 95% of the sinapic acid in the acidified permeate was finally concentrated in the solvent phase. PRACTICAL APPLICATIONS This development has led to an economical process to recover phenolics and to treat effluent from a process of oilseed protein while reducing the use of water during the extraction of protein. A reduction of water usage makes the processing of oilseed protein isolate more economically attractive, and the recovered phenolics may find a use as a nutraceutical. The developed process is not only limited to the recovery of phenolics from mustard, but also applied for recovering phenolic acids, specifically sinapic acid, from waste water from membrane processing of protein from mustard and similar polyphenol‐containing oilseeds.
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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 ».