Enhanced gelation of field pea proteins through formation of multicomponent systems using various polysaccharides
Notice bibliographique
Résumé
The potential for enhanced gelation of globular plant proteins through the inclusion of food-grade polysaccharides was established experimentally for pea protein isolate in combination with ither locust bean gum, guar gum or [kappa]-carrageenan. Both factorial and response surface statistical designs were constructed to screen, optimize and verify physicochemical factors significantly contributing to the gelation of these mixed systems. Design factors included protein concentration, protein to polysaccharide ratio, protein to salt ratio and pH. Evaluation of the elastic (G') and storage (tan [delta]) modulus, acquired from small amplitude oscillatory rheological testing, was used to characterized the resulting networks. Behavior of the bipolymer systems were additionally considered through differential scanning calorimetry and solubility assessment. The addition of guar gum and carrageenan resulted in comparable improvements in pea protein gelation. Improved gelation was not evidenced by the interaction ofthese polysaccharides with pea protein but rather by their incompatibility within solution. Results based on graphical and numerical optimization showed that protein-guar gum systems displayed well-defined gel networks at pHs closer to pea protein's IEP. At a pH of 5.32, protein concentrations could vary anywhere between 11.59 and 28.41% while maintaining protein-polysaccharide ratios below 60.63. Carrageenan improved pea protein gelation at higher alkaline pHs (i.e. pH > 7.70). In such systems however, protein levels above 13.9% and protein-polysaccharide ratios less than 41.30 were necessary. As such when developing a favorable gel from a composite system, guar gum systems demonstrated more flexibility and less restriction in terms of physiochemical parameters (i.e. protein and polysaccharide levels).
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».