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Enregistrement W2116615945 · doi:10.1021/bp0499350

Effect of pH on the Ternary Solution Behavior of β-Lactoglobulin

2004· article· en· W2116615945 sur OpenAlexaff
Dulce M. Abascal, Robert W. Lencki

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Progress · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoelectric pointChemistryTernary operationEthanolAqueous solutionMorphology (biology)Beta-lactoglobulinPhase (matter)Chemical engineeringChromatographyWhey proteinOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ternary phase diagrams (TPDs) were constructed for aqueous beta-lactoglobulin solutions containing ethanol and (NH4)2SO4 at pHs of 7, 5, and 3 for temperatures between 20 and 70 degrees C. The addition of (NH4)2SO4 generally led to the production of a reversible precipitate, a transformation that was not strongly influenced by temperature or pH. In contrast, at pH 7 and 20 degrees C, ethanol concentrations >12% led to the formation of a molten-globule structure, which gelled at protein concentrations >10%. Destabilization of beta-lactoglobulin structure occurred at lower ethanol concentrations as temperature was increased, until at 70 degrees C, all solutions that were previously liquid at room temperature had transformed into a gel. At pH 5.0, near beta-lactoglobulin's isoelectric point, demixing dominated, leading to the creation of either irreversible precipitates or a paste-like microgel. Elevated temperatures caused the previously liquid morphology to transform into either a reversible aggregate or microgel. Solution behavior at pH 3 had characteristics of what was observed at pHs 7 and 5. At moderated protein and ethanol concentrations, a paste-like microgel was observed, whereas at higher ethanol concentrations, beta-lactoglobulin formed a gel. This work demonstrates how small changes in protein structure at the molecular level can have a dramatic effect on macroscopic morphology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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