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Enregistrement W2024538500 · doi:10.1002/bit.21039

Fluorescence spectroscopy as a tool for monitoring solubility and aggregation behavior of β‐lactoglobulin after heat treatment

2006· article· en· W2024538500 sur OpenAlexaff
Rand Elshereef, Hector Budman, Christine Moresoli, Raymond L. Legge

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolubilityChemistryFluorescence spectroscopyWhey proteinProtein aggregationFluorescenceDenaturation (fissile materials)ChromatographyIngredientFluorescence anisotropyActive ingredientAnalytical Chemistry (journal)Biological systemOrganic chemistryFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denaturation and aggregation of whey proteins are of interest to the food and pharmaceutical industry due to the importance of final structure in functionality, impact on food texture, and the chemical stability of the final product. In this study, we demonstrate the potential of fluorescence spectrometry combined with multivariate chemometric methods for quantifying solubility and aggregation behavior of beta-lactoglobulin (beta-LG); a major whey protein and a frequent food ingredient. Heat-induced aggregation of beta-LG was studied under different conditions including pH, temperature and heating durations. Results showed very good agreement between the fluorescence-based predictions and measurements obtained by HPLC and gravimetric analysis regardless of the conditions. Standard normal variate (SNV), a signal preprocessing and filtering tool, was found to enhance the predictive accuracy and robustness of the fluorescence-based model.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,218

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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