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Enregistrement W2418585811 · doi:10.1139/cjps-2015-0231

Protein content correlates with starch morphology, composition and physicochemical properties in field peas

2016· article· en· W2418585811 sur OpenAlexafffundvenue
Shian Shen, Hong‐Wei Hou, Chunbang Ding, Deng‐Jin Bing, Zhen‐Xiang Lu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAlberta Crop Industry Development FundAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Education, India
Mots-clésStarchAmyloseDifferential scanning calorimetryField peaFood scienceProtein qualityPea proteinComposition (language)ChemistryHigh proteinGranule (geology)Chemical compositionBotanyHorticultureBiologyBiochemistryPisumOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein and starch are two major components in field peas. In this study, we investigated the starch morphologies, compositions, and thermal properties between high protein peas (approximately 30%) and other market types of field peas (yellow, green, maple, and marrowfat peas, with approximately 23% protein contents). For the shape and size, high protein peas had the compound starch granules that could be easily fragmented into small irregular and polygonal granules, whereas other pea types had oval or kidney-like starch granules with high percentage of large granule sizes. High protein peas had significantly lower starch contents (27.2%–34.2%) than other pea types (45.5%–47.4%). However, the amylose content (74.6%–89.2%) in high protein peas were significantly higher that of other pea types (50.1%–54.1%). Our differential scanning calorimeter (DSC) data showed that the onset temperature (T o ), peak temperature (T p ), and conclusion temperature (T c ) of starch gelatinization in high protein peas were significantly higher than those of other pea types, whereas the enthalpy change (ΔH) of high protein peas was significantly lower than those of other pea types. The unique properties of high protein peas characterized in this study provided useful information to further improve pea quality.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,245

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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