Impact of Preheating Temperature on the Separation of Whey Proteins When Combined with Chemical or Bipolar Membrane Electrochemical Acidification
Notice bibliographique
Résumé
Separation of α-lactalbumin and β-lactoglobulin improves their respective nutritional and functional properties. One strategy to improve their fractionation is to modify their pH and ionic strength to induce the selective aggregation and precipitation of one of the proteins of interest. Electrodialysis with bipolar membrane (EDBM) is a green process that simultaneously provides acidification and demineralization of a solution without adding any chemical compounds. This research presents the impact on whey proteins separation of different preheating temperatures (20, 50, 55 and 60 °C) combined with EDBM or chemical acidification of 10% whey protein isolate solutions. A β-lactoglobulin fraction at 81.8% purity was obtained in the precipitate after EDBM acidification and preheated at 60 °C, representing a recovery yield of 35.8%. In comparison, chemical acidification combined with a 60 °C preheating treatment provides a β-lactoglobulin fraction at 70.9% purity with a 11.6% recovery yield. The combination of EDBM acidification with a preheating treatment at 60 °C led to a better separation of the main whey proteins than chemical acidification.
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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 ».