Reducing off-flavour in plant protein isolates by lactic acid fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Pea is a nutritious legume that can be used as an animal protein substitute. However, the unpleasant greeny aroma severely inhibits the application of pea-derived proteins as a food ingredient. This study aims at improving the aroma of pea protein isolates (PPIs) with an aim to employ these PPIs for plant-based dairy substitute production. Major objective of this study is to establish the applicability of lactic acid fermentation (LAF) in eliminating unpleasant aroma from PPIs while maintaining the functional properties and protein quality. We hypothesize that LAF treatment can reduce the undesirable aroma of pea protein isolates by virtue of desirable bacterial action on plant proteins. A solid-phase microextraction followed by gas chromatography-mass spectrometry (SPME-GC-MS) method was developed in this study to identify and quantify the volatile compound profile of plant-based protein. Total concentration of volatile compounds belonging to aldehyde, ketone and alcohol group in the pea, soy and brown rice protein is analyzed and compared. Different LAF treatments are performed with Lactobacillus plantarum, Lactobacillus casei and mixed strains of probiotics. The protein quality of treated and untreated protein sample is analyzed by the Bradford protein assay and sodium dodecyl sulphate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE). Evolution of functional properties including emulsifying properties, foaming properties, water holding and oil binding capacities of samples with different times of lactic acid fermentation treatments are also analyzed. Based on the experimental results, the water-soluble protein content decreased with the increase of fermentation time, with protein configuration majorly altered beyond 15-hour of fermentation. Thus, a 10-hour L. plantarum fermentation was found optimal in eliminating off-flavour while maintaining protein quality and functional properties. For the optimal treatment, around 42% aldehyde and 64% ketone content were removed, and a small amount of alcohol was produced. This change of the aroma compound profile is considered desirable for dairy substitute production. Results from a descriptive analysis sensory test showed that LAF treatment successfully decreased the overall aroma and flavour intensity in PPIs. The results of this study could be used by the Canadian Food Industry for pre-treating pea protein isolates, before using them as an ingredient in plant-based dairy substitutes.
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 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 ».