In vitro protein digestibility and physico-chemical properties of flours and protein concentrates from two varieties of lentil (Lens culinaris)
Notice bibliographique
Résumé
The chemical composition of whole lentil flours and lentil protein concentrates prepared by alkaline extraction and iso-electric precipitation from Blaze and Laird varieties of lentil were studied. The protein composition of the flours and concentrates, determined by sodium dodecyl sulphate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) and size-exclusion high-performance liquid chromatography (SE-HPLC) showed that the extracted proteins were composed mainly of globulins and albumins. Trypsin inhibitor activity ranged between 0.94 and 1.94 trypsin inhibitor units (TIU) mg(-1) for the flours, but was markedly lower in the protein concentrates ranging between 0.17 and 0.66 TIU mg(-1). In vitro protein digestibility ranged between 75.90 and 77.05% for the flours, whereas significantly (P < 0.05) higher values, ~82.80 to 83.20%, were determined for the concentrates. Significant (P < 0.05) differences in colour (ΔE) were observed between the flours and the concentrates from both varieties. Thermal properties of both flours as studied by differential scanning calorimetry (DSC) were comparable. However, the endothermic parameters of the two protein concentrates were significantly (P < 0.05) different. Overall, the results show that in vitro protein digestibility of lentil protein concentrates is higher than that of the flours, however, both lentil flours and protein concentrates contain useful proteins that could serve as value-added ingredients in food formulations.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».