MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2380523726

Effect of Cryopreservation on Functional Properties of Soy Protein Isolates

2014· article· en· W2380523726 sur OpenAlexaff
Hu Xu

Notice bibliographique

RevueFood Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionWater holding capacitySoy proteinCryopreservationChemistryFood scienceMaterials scienceBiologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changes in functional properties of soybean protein isolates(SPI) before and after freezing were investigated to reveal the effect of cryopreservation conditions, namely sample concentration, freezing temperature, freezing time on functional properties of SPI including water-holding capacity, oil-holding capacity, emulsifying property and texture property. The results showed that reduced SPI concentration could lead to an initial increase and then a final decrease in water-holding capacity, oil-holding capacity and emulsifying property. When SPI concentration was 1:12, the waterholding capacity, oil-holding capacity, emulsion stability, hardness and elasticity achieved maximum levels. When freezing temperature was-18 ℃, the water-holding capacity, oil-holding capacity, emulsion stability, hardness and elasticity reached maximum levels; however, when freezing temperature was-20 ℃, the best emulsion stability was observed. With the prolongation of freezing time, the emulsion stability of SPI gradually decreased, reaching the highest level when freezing time was 3 days; after 2 days of freezing, the highest water-holding capacity was achieved. Compared with unfrozen samples, the functional properties of frozen SPI were obviously weakened, indicating poorer water-holding capacity, oilholding capacity, emulsifying property and texture property.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood ScienceMême sujetProteins in Food SystemsTravaux en français237 207