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Enregistrement W2025004921 · doi:10.1021/jf103546t

Proteolysis and Bioconversion of Cereal Proteins to Glutamate and γ-Aminobutyrate (GABA) in Rye Malt Sourdoughs

2011· article· en· W2025004921 sur OpenAlexaff
Achim Stromeck, Ying Hu, Lingyun Chen, Michael G. Gänzle

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactobacillus reuteriProteolysisBioconversionBiochemistryProteasesLactobacillus brevisAmino acidGlutamate receptorGlutamate decarboxylaseFood scienceLeymusGlutenChemistryDeamidationProteaseChenopodium quinoaFermentationAminopeptidaseHydrolysisBiologyEnzymeLactobacillusBacteriaLactic acidLactobacillus plantarumLeucine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to achieve the conversion of cereal proteins to the alternative end products glutamate or γ-aminobutyrate (GABA). Rye malt, fungal proteases, and lactobacilli were employed to convert wheat gluten or barley proteins. Glutamate and GABA formations were strain-dependent. Lactobacillus reuteri TMW1.106 and Lactobacillus rossiae 34J accumulated glutamate; L. reuteri LTH5448 and LTH5795 accumulated GABA. Glutamate and GABA accumulation by L. reuteri TMW1.106 and LTH5448 increased throughout fermentation time over 96 h, respectively. Peptides rather than amino acids were the main products of proteolysis in all doughs, and barley proteins were more resistant to degradation by rye malt proteases than wheat gluten. However, addition of fungal protease resulted in comparable degradation of both substrates. Glutamate and GABA accumulated to concentrations up to 63 and 90 mmol kg(-1) DM, respectively. Glutamate levels obtained through bioconversion of cereal proteins enable the use of hydrolyzed cereal protein as condiment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations71
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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