Canola Protein: A Promising Protein Source for Delivery, Adhesive, and Material Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canola is second only to soy with regard to production volume, but the meal after extraction has limited value‐added applications, apart from its use as feed. Emerging interest in the meal is to develop nonfood applications such as delivery systems, adhesives, or plastics. This review critically evaluates the recent progress in research on the applications of value‐added canola protein, especially on nonfood applications such as plastics, films, packaging materials, adhesives, and drug delivery applications, and presents the perspectives on the future directions of canola protein utilization. Canola protein with suitable surface activity, gelation, interaction with other polymers, gastric and heat resistance, and biodegradability has the ability to form carriers to encapsulate, protect, and deliver bioactives/drugs. Canola‐based adhesives prepared by denaturation, chemical modification, cross‐linking, blending with synthetic resins, and nanomaterial addition show promising results in applications as adhesives. Canola protein‐based plastic films are mostly prepared by solution casting with the aid of plasticizers to improve the ductility of the protein network through increasing the mobility of protein chains; incorporation of cross‐linking agents could also increase protein–protein interactions toward the formation of stronger films. Canola proteins show wide potential for use as an encapsulant in delivery systems, as an adhesive, and as a plastic; however, further research is needed to improve the performance and to make it cost effective.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».