Extraction and Characterization of Gelatin from Bovine Lung
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Notice bibliographique
Résumé
Gelatin is extracted from animal tissues using heat usually with low yields, but pepsin may increase high quality gelatin yield per unit of tissue. Gelatin from bovine lungs was extracted using heat and pepsin and the resulting gelatins were characterized. Pepsin increased gelatin yield by about 9-fold that of heat extraction alone. All bovine lung gelatin contained protein as the major proximate component, with little ash and non-detectable fat. Bovine lung gelatin had pH, moisture and protein comparable to or less than that of commercial bovine gelatin and decreased ash. Transmittance of bovine lung gelatin was substantially reduced compared to that of commercial bovine gelatin but had increased water and fat-binding capacity, and comparable or increased gelling and melting temperature. Gel strengths of bovine lung gelatin were comparable to or lower than and foam stability and emulsifying activity were lower than commercial bovine gelatin. Increased imino acid (proline and hydroxyproline) content was associated with increased gelling and melting temperatures and was comparable to commercial bovine gelatin. Heat-extracted bovine lung gelatin contained predominantly collagen γ– chains, β– chains and α– chains (α1(I) and α2(I)), with some low molecular weight peptides, while the pepsin-extracted lung gelatins were characterized by comparatively decreased β– and α– chains and increased low molecular weight peptides. The gel strength of heat-extracted bovine lung gelatin was higher than that of pepsin-extracted gelatins, indicating that additional yield was associated with reduced gelatin quality. Bovine lung is a potential source of gelatin for application in diversified industrial fields and use of pepsin is a viable method for extracting additional gelatin after heat extraction of high quality (increased gel strength) gelatin from bovine lung.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle