Effect of protein‐flavour binding on flavour delivery and protein functional properties: A special emphasis on plant‐based proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the loss of free volatile compounds in aqueous protein systems is known to greatly influence the quality, and therefore the consumer acceptability, of protein‐containing foods, examination of the ability of different proteins to react with volatile flavour compounds as well as the nature of the interaction are of great interest to flavour chemists. It is generally believed that the affinity of flavour to proteins is a multi‐factor function related to protein source, protein conformation and stereochemistry of the flavour compound. However, the nature of protein‐flavour interactions has not been explicit. Less focus has been put on plant‐based proteins in comparison to animal proteins. With an increase in the use of plant‐based proteins in food systems, this article provides a fundamental review of the impact protein‐flavour interactions on flavour retention and release with a special emphasis on plant protein materials. Flavour‐food matrix interactions have been examined with a focus on how they influence flavour perception. Current knowledge on methodologies involved in protein‐flavour binding studies, binding mechanisms and factors affecting the interaction have been discussed. The implication of protein‐flavour interaction on protein functionality specifically protein thermal gelation properties has also been considered. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 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 ».