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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 tête enseignante, 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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