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Enregistrement W3001838326 · doi:10.1002/fsn3.1399

Extraction of protein and carbohydrates from soybean meal using acidic and alkaline solutions produced by electro‐activation

2020· article· en· W3001838326 sur OpenAlexaff
Natela Gerliani, Riadh Hammami, Mohammed Aïder

Notice bibliographique

RevueFood Science & Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryRaffinoseStachyoseExtraction (chemistry)Soybean mealChromatographyMonosaccharideCarbohydrateFood scienceBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This main objective of this work was to study the extraction of proteins and soluble carbohydrates and minerals from soybean meal by using acidic (anolyte) and alkaline (catholyte) extracting solutions produced by electro‐activation technology. The extracting solutions (anolyte and catholyte) were produced by electro‐activation at current intensities of 150, 300, and 450 mA during 10, 30, and 50 min. Both extraction methods were effective in extracting soluble dry matter. The catholyte was the most efficient in extracting proteins with a maximal yield of 45.55 ± 2.77%. Moreover, protein content increased with treatment time in catholyte extracts but decreased in anolyte‐extracted samples. SDS‐PAGE confirmed catholyte effectiveness in extracting more proteins with better quality than the anolyte. Similar results were observed for amino acid profiles, with samples extracted by the catholyte being the richest in both essential and nonessential amino acids. While the anolyte extracted the highest amounts of Mg2+ (78%), Ca2+ (37%), and P3− (37%) from the soybean meal, catholyte was more efficient in extracting Zn2+ (65%), Fe2+ (62%), and Cu2+ (42%) ions. The obtained samples by both anolytes and catholytes exhibited good carbohydrate profiles containing some prebiotic monosaccharides. The carbohydrate profile varied with voltage used for the production of electro‐activated solutions and time. Stachyose and raffinose content increased with voltage used for anolytes production while decreasing in catholytes samples. Similarly, the highest stachyose and raffinose contents were observed for catholyte‐treated samples for 10 min, with respective ranges of 206.64–222.49 and 31.17–34.29 mg/g. To a lesser extent, anolyte‐treated samples for a longer time (30–50 min) were more efficient in extracting those sugars.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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