Extraction of Proteins and Pasting and Antioxidant Properties of Soybean Hulls
Notice bibliographique
Résumé
Soybean hulls are a by-product from soybean processing for oil and meal production which comprise approximately 8% of the whole seed. This study investigated water holding capacities and pasting properties, and first reported the phenolic contents and antioxidant activities from soybean hulls which are important to our long-term health. In addition, the conditions for extracting proteins from soybean hulls including optimum pH, as well as homogenizing and separation methods for extraction, were also studied. Higher protein content in extracts and recoveries was obtained with extraction at pH 9. Using sieve separation may be an effective way to extract proteins from hulls for industrial applications. The precipitated protein content increased from 51.52% to 59.29% after purification by washing with water once; however, after two washes, no further improvement was shown. The extracted proteins can be used for food applications. The ground hull powders (10% protein), dried supernatant (14% protein) and sediments (7-8% proteins) along with valuable fibers should be good food ingredients for several food categories. This research explored the great potential of converting the low value by-products into value-added functional food uses along with the benefit of reducing food and agricultural wastes.
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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 ».