Effects of Micronization on Protein and Rheological Properties of Spring Wheat
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This research investigated the effects of micronization, at different moisture levels, on the chemical and rheological properties of wheat. A set of tests designed to analyze protein fraction characteristics and rheological behaviors were conducted on samples from four wheat cultivars (AC Karma, AC Barrie, Glenlea, and Kanata). After being subjected to infrared radiation at three moisture levels (as‐is, 16%, and 22%), the seeds were milled to produce straight‐grade flour. The protein fractionation test revealed significant decreases ( P ≤ 0.01) in both monomeric proteins (from 54% of total protein in the control to 37% in the tempered micronized sample) and soluble glutenins (9.4–2.5%). There was a strong negative correlation ( r = ‐0.98) between the percentages of monomeric proteins and insoluble glutenins. Total extractable proteins of micronized samples tempered to 22% moisture decreased 43.5% when compared with nonmicronized control samples using size‐exclusion HPLC (SE‐HPLC). Micronization had a significant effect on gluten properties, as seen from a decrease in water absorption ( P ≤ 0.01) and dough development time ( P ≤ 0.01). Results showed that micronization at 100 ± 5°C had detrimental effects on wheat flour gluten functionality, including a decrease in protein solubility and impairment of rheological properties. These phenomena could be due to the formation of both hydrophobic and disulfide bonds in wheat during micronization.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».