Physicochemical and Bitterness Properties of Enzymatic Pea Protein Hydrolysates
Notice bibliographique
Résumé
The effects of different proteolytic treatments on the physiochemical and bitterness properties of pea protein hydrolysates were investigated. A commercial pea protein isolate was digested using each of 5 different proteases to produce protein hydrolysates with varying properties. After 4 h of enzyme digestion, samples were clarified by centrifugation followed by desalting of the supernatant with a 1000 Da membrane; the retentates were then freeze-dried. Alcalase and Flavourzymetrade mark produced protein hydrolysates with significantly higher (P < 0.05) degree of hydrolysis when compared to the other proteases. Flavourzyme, papain, and alcalase produced hydrolysates that contained the highest levels of aromatic amino acids, while trypsin hydrolysate had the highest levels of lysine and arginine. Papain hydrolysate contained high molecular weight peptides (10 to 178 kDa) while hydrolysates from the other 4 proteases contained predominantly low molecular weight peptides (</= 23 kDa). DPPH (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl) free radical scavenging activity of the Flavourzyme hydrolysate was significantly (P < 0.05) the highest while alcalase and trypsin hydrolysates were the lowest. Inhibition of angiotensin converting enzyme (ACE) activity was significantly higher (P < 0.05) for papain hydrolysate while Flavourzyme hydrolysate had the least inhibitory activity. Sensory analysis showed that the alcalase hydrolysate was the most bitter while papain and alpha-chymotrypsin hydrolysates were the least. Among the 5 enzymes used in this study, papain and alpha-chymotrypsin appear to be the most desirable for producing high quality pea protein hydrolysates because of the low bitterness scores combined with a high level of angiotensin converting enzyme inhibition and moderate free radical scavenging activity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».