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Enregistrement W2345252284

Reactive Extrusion of Phosphate Cross-linked Resistant Pea Starches

2016· dissertation· en· W2345252284 sur OpenAlexfundno aff
Gang Huo

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMcMaster University
Mots-clésReactive extrusionExtrusionPhosphateChemistryFood scienceMaterials scienceBiochemistryComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objectives of this study were to develop an effective reactive extrusion process to produce granular phosphorylated pea starches with enhanced enzyme resistance, and examine the effects of bulk phosphorylation conditions on the morphology, physicochemical and functional properties of extruded pea starch phosphates. Two types of commercially available pea starches (NutriPea and Meelunie) were chosen as the research subjects in this study with differing native resistance. A number of methods including optical microscopy, SEM, ICP-OES, Englyst method, DSC and rapid visco analysis (RVA) were used to characterize the morphology and properties of extruded pea starches. The effects of feed formulations and extrusion conditions on phosphorus incorporation and Englyst digestion profiles were examined systemically. The results showed that phosphorus content and digestion profiles were highly dependent on the feed moisture. Enzyme resistance did not positively correlate with phosphorus content for extruded pea starch phosphates in contrast to their counterparts prepared by conventional aqueous slurry. This was because extrusion processing can markedly increase the susceptibility of pea starch granules to enzymatic digestion. Lower feed moisture content (40%) gave lower phosphorus content, significantly lower RDS content, and higher SDS and/or RS content. Bulk phosphorylation in the extruder resulted in decreased RS2 content but increased RS4 content. Screw geometry with excessive mixing index was not desirable in terms of producing resistant starch. High screw speeds (150rpm and 200rpm) and low feed rate (1.02kg/h) brought about higher yields of SDS and RS in spite of lower phosphorus incorporation. Reactive extrusion of pea starches under optimized conditions achieved a significant but moderate increase either in RS content (from 18.67% to 22.57% for NutriPea) or in SDS content (from 37.18% to 42.23% for Meelunie) compared to their native counterparts. However, RS and SDS content could not be improved simultaneously at least based on these pea starches and the reactive extrusion processes in this study. The optical and SEM micrographs confirmed that the granule integrity was largely retained after optimized reactive extrusion process. DSC thermograms found no significant correlation between gelatinization characteristics and Englyst digestion profiles. Evidenced by RVA pasting profiles, NutriPea pea starch phosphates exhibited enhanced thermal and shear stability in comparison to their native counterpart. A novel foaming injection technology of cross-linking reagents solution was pioneeringly introduced to uniformly coat all starch particles at the lowest moisture level possible during the continuous production of granular NutriPea pea starch phosphates. Yet, the resulting phosphorus incorporation was much lower than expected and would require further studies.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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