Processing of Amaranthus hypochondriacus Biomass for Functional Protein Concentrates Development
Notice bibliographique
Résumé
Most proteins for human consumption are animal-derivated sources; however, due to its environmental impact (soil erosion, gas emissions, water footprint) and increasing demand, different plant-based sources are necessary. The purpose of this work is to use amaranth crop biomass for protein concentrates production. The effect of processing (extraction and drying) on the structure and some functional properties of biomass protein concentrates are evaluated for food applications. Thermal and acid precipitation was used for extraction of soluble proteins and lyophilization, vacuum convection, and spray-drying methods for protein concentrates production. Protein structure analyses were gel electrophoresis (SDS-PAGE), isoelectric point (zeta potential), spectrometry (FTIR), calorimetry (DSC), and amino acids profile. The functionality was evaluated by solubility (UV-VIS), rheological and emulsifying properties at different pH values. The most preserved protein structure was the precipitated by acidification and dried by spraying, which showed the highest solubility values (> 90 %), and desired rheological properties. Lyophilization enhanced the emulsifying activity (~95 %) and stability to gravity (~63 %) and heat (~79 %). The essential amino acids content (49 %) was higher than FAO recommendations for children (36 %), and protein composition was in agreement with the Codex Alimentarius for plant protein consumption. This research approaches the use of highly available biomass from amaranth crop as a sustainable source of proteins. Mostly protein isolation uses expensive technologies, which increases the final product cost. Herein, a simple method was adequate to obtain high nutritional quality, and food functionality protein concentrates for food-related applications.
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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) | 0,001 | 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 ».