Extraction and Characterization of Gelatin from Bovine Lung
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 heatextracted 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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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».