Functionality of Barley Proteins Extracted and Fractionated by Alkaline and Alcohol Methods
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This research optimized the extraction of different protein fractions from barley grains and assessed the physicochemical properties of the fractions obtained. Pearling was first used to remove the grain's outer layers (mainly bran and germ) so that the barley cytoplasmic proteins (albumin and globulin) would be enriched in the pearling flour (PF), while endosperm proteins (hordein and glutelin) would be enriched in the pearled grain flour (PGF). Salt, alcohol, and alkaline solutions were then used to extract different barley protein fractions from PF and PGF. The effects of extraction solvent type, pH, temperature, and extraction time on protein content and extraction efficiency were studied. Aqueous ethanol (55%, v/v) efficiently extracted barley hordein from PGF at 60°C, whereas pH 11.5 alkaline solution was the most efficient for extracting both cytoplasmic and endosperm proteins from barley PF and PGF at 23°C. Subunit molecular weight, amino acid composition, and the functional properties of each isolated barley protein fraction were investigated. Barley glutelin demonstrated superior oil‐binding property and emulsifying stability, whereas barley hordein exhibited good foaming capacity.
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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) | 0,001 | 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 ».