Effect of pH and defatting on the functional attributes of safflower, sunflower, canola, and hemp protein concentrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives The effect of defatting four oilseed protein concentrates (safflower, sunflower, canola, and hemp) on the surface and functional properties of the proteins was investigated as a function of pH (pH 3, 5, 7). The functionality of commercial protein concentrates (soy, faba bean, lentil, pea, northern great bean, whey) already in the marketplace was also tested for comparative purposes. Findings Defatting with hexane increased the protein content from 77.3% to 92.9% for safflower, 67.5 to 75.5% for sunflower, 58.0–66.0% for canola, and 71.0–83.2% for hemp. The approximate isoelectric point (pI) of safflower increased with defatting (5.4–5.8), whereas for canola the pI decreased with defatting (4.7–4.3), and sunflower and hemp protein concentrates had similar pI for defatted or full fat. Certain functional properties were improved with defatting, whereas others showed the opposite trend; this was highly dependent on protein type and pH. Conclusions The oilseed concentrates were comparable to the concentrates in the marketplace with canola and sunflower proteins having the greatest oil‐holding capacity and defatted safflower having the highest foaming capacity of all the proteins tested. Significance and novelty Based on their functionality, the oilseed protein concentrates have potential to be used by the food ingredient industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».