Biorefinery process for protein extraction from oriental mustard (Brassica juncea (L.) Czern.) using ethanol stillage
Notice bibliographique
Résumé
Large volumes of treated process water are required for protein extraction. Evaporation of this water contributes greatly to the energy consumed in enriching protein products. Thin stillage remaining from ethanol production is available in large volumes and may be suitable for extracting protein rich materials. In this work protein was extracted from ground defatted oriental mustard (Brassica juncea (L.) Czern.) meal using thin stillage. Protein extraction efficiency was studied at pHs between 7.6 and 10.4 and salt concentrations between 3.4 × 10-2 and 1.2 M. The optimum extraction efficiency was pH 10.0 and 1.0 M NaCl. Napin and cruciferin were the most prevalent proteins in the isolate. The isolate exhibited high in vitro digestibility (74.9 ± 0.80%) and lysine content (5.2 ± 0.2 g/100 g of protein). No differences in the efficiency of extraction, SDS-PAGE profile, digestibility, lysine availability, or amino acid composition were observed between protein extracted with thin stillage and that extracted with NaCl solution. The use of thin stillage, in lieu of water, for protein extraction would decrease the energy requirements and waste disposal costs of the protein isolation and biofuel production processes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».