Effects of Vigorous Blending on Yield and Quality of Protein Isolates Extracted From Cottonseed and Soy Flours
Notice bibliographique
Résumé
Cottonseed protein has shown great potential as a biodegradable and renewable resource for industrial processes such as the manufacture of wood adhesives. To improve the recovery of the protein from cottonseed flour, we tested the effects of vigorous blending on the extraction efficiency and recovery yield of one- and two-step procedures for isolation of cottonseed protein. For comparison, the effects on one-step soy protein isolation were also examined. Our data indicated that vigorous blending improved the protein recovery from cottonseed and soy flour as much as 40-60%, compared to mild agitation in the extraction phase. The improvement was likely due to the enhanced solid (flour)-liquid (extracting solvent) interaction, and the increased extraction temperature of the vigorous blending process. Similarities in the protein content, molecular mass distribution pattern, and secondary structure of each type of protein isolates processed under different blending treatments indicated that quality of the isolates was not altered by vigorous blending. However, dissimilarities in molecular mass distribution patterns and secondary structures were identified between the different types of isolates (i. e. total, water soluble, and alkali soluble cottonseed proteins, and total soy protein). These differences will enable us to explore in future work the correlations between cottonseed protein structures and industrial use characteristics (such as adhesive properties).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».