Mixing Properties and Gluten Yield of Dough Enriched with Pea Protein Isolates
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few years, many studies were carried out on the use of legume-based ingredients to supplement cereal-based matrices and produce nutritionally enhanced products. However, little is known about the influence of supplementation on the mixing properties of the enriched cereal-based matrices. The objective of this work was to study the impact of supplementing cereal-based matrices with commercial pea protein isolate or pea protein isolate produced by ultrafiltration/diafiltration using a 50 kDa membrane on the dough mixing properties. Studies were performed using a PertenÒ Glutomatic to estimate gluten yield, namely in terms of gluten index, wet gluten, dry gluten and water binding capacity, and using a BrabenderÒ Farinograph to estimate water absorption, dough development time, stability, mixing tolerance index and minimum and maximum water content for dough formation. Four levels of pea protein isolate enrichment were considered: 0, 5, 10 and 15%. Results indicated that level of enrichment has little effect on measured mixing properties compared to the pea protein isolates considered. Isolate processed by membrane technologies takes part to the dough formation which does not seem to be the case with commercial isolate. Higher amount of water is required for dough formation with matrices enriched with commercial pea isolate compared to membrane processed isolate, while stronger dough properties are observed for matrices enriched with membrane processed isolate. This is attributable to the properties of the isolate, namely solubility and state of the proteins (native or denatured), which could impact how they interact with wheat proteins.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».