Structural Modifications of Gluten Proteins in Strong and Weak Wheat Dough During Mixing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The network‐forming attributes of gluten have been investigated for decades, but no study has comprehensively addressed the differences in gluten network evolution between strong and weak wheat types (hard and soft wheat). This study monitored changes in SDS protein extractability, SDS‐accessible thiols, protein surface hydrophobicity, molecular weight distribution, and secondary structural features of proteins during mixing to bring out the molecular determinants of protein network formation in hard and soft wheat dough. Soft wheat flour and dough exhibited greater protein extractability and more accessible thiols than hard wheat flour and dough. The addition of the thiol‐blocking agent N‐ethylmaleimide (NEM) resulted in similar results for protein extractability and accessible thiols in hard and soft wheat samples. Soft wheat dough had greater protein surface hydrophobicity than hard wheat and exhibited a larger decrease in surface hydrophobicity in the presence of NEM. Formation of high‐molecular‐weight (HMW) protein in soft wheat dough was primarily because of formation of disulfides among low‐molecular‐weight (LMW) proteins, as indicated by the absence of changes in protein distribution when NEM was present, whereas in hard wheat dough the LMW fraction formed disulfide interaction with the HMW fraction. Fourier transform infrared spectroscopy indicated formation of β‐sheets in dough from either wheat type at peak mixing torque. Formation of β‐sheets in soft wheat dough appears to be driven by hydrophobic interactions, whereas disulfide linkages stabilize secondary structure elements in hard wheat dough.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».