Role of Gluten and Its Components in Determining Durum Semolina Dough Viscoelastic Properties
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Gluten was isolated from three durum wheat cultivars with a range in strength. Gluten was further fractionated to yield gliadin, glutenin and high molecular weight (HMW) and low molecular weight (LMW) glutenin subunits (GS). The gluten and various fractions were used to enrich a base semolina. Enriched dough samples were prepared at a fixed protein content using a 2‐g micromixograph. Mixing strength increased with addition of gluten. Dynamic and creep compliance responses of doughs enriched with added gluten ranked in order according to the strength of the gluten source. Gliadin addition to dough resulted in weaker mixing curves. Gliadin was unable to form a network structure, having essentially no effect on dough compliance, but it did demonstrate its contribution to the viscous nature of dough (increased tan δ). Source of the gliadin made no difference in response of moduli or compliance. Addition of glutenin to the base semolina increased the overall dough strength properties. Glutenin source did influence both dynamic and compliance results, indicating there were qualitative differences in glutenin among the three cultivars. Enrichment with both HMW‐GS and LMW‐GS increased overall dough strength. Source of HMW‐GS did not affect compliance results; source of LMW‐GS, however, did have an effect. The LMW‐2 proteins strengthened dough to a greater extent than did LMW‐1. Mechanisms responsible for dough viscoelastic properties are described in terms of reversible physical cross‐links.
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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 | 0,001 | 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 ».