Attenuation of sinapic acid and <scp>sinapine‐derived flavor‐active</scp> compounds using a <scp>factorial‐based</scp> pressurized <scp>high‐temperature</scp> processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract De‐oiled canola meals are sources of protein‐containing flavor‐active phenolic compounds. Conventional canola oil processing utilizes an excess amount of solvents and is associated with the release of high‐intensity bitter flavor‐active phenolic compounds, limiting the use of the canola meal. Recent advances in the extraction and isolation of the bitter favor‐active phenolic compounds from canola by‐products produce protein isolates, however, would benefit the industry by producing a side‐stream ingredient rich in phenolics. High temperature and pressure‐aided processing, namely the accelerated solvent extraction (ASE) was investigated to extract the flavor‐active bitter molecules from the canola meal. The extractability of flavor‐active phenolic compounds including the major sinapates, kaempferol derivatives, and other thermo‐generative compounds including thomasidioc acid (TA) was evaluated. The effects of temperature, solvent extractant and concentration, and the particle size of the meal were examined on the extraction efficiency of these phenolic compounds. Extraction temperature (180°C) was the primary determinant ( p < 0.05) for the attenuation of major sinapates including sinapine and sinapic acid. Both ethanol and methanol extractants at a concentration of 70% (v/v) significantly ( p < 0.05) extracted the flavor‐active phenolic compounds. The pressurized high temperature through optimized ASE conditions attenuated the bitter undesirable flavor‐active phenolic molecules from canola meal, thereby facilitating a potential value‐added phenolic‐rich by‐product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».