Prediction of emulsification behaviour of pea and faba bean protein concentrates and isolates from structure–functionality analysis
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Notice bibliographique
Résumé
The effects of different extraction methods on the structure-functionality and emulsification behaviour of pea and faba bean protein isolates, and concentrates were studied at pH 7 and 2, and a regression model was developed to predict emulsion characteristics based on protein properties. The concentrates produced by air classification had lower protein content but higher solubility in water compared to the isolates produced by isoelectric precipitation. The protein secondary structure did not show a consistent difference; however, much higher intrinsic fluorescence was observed for the soluble compared to the insoluble fractions. Interfacial tension of all faba proteins was lower than pea, while there was no significant difference between the concentrates and isolates. The higher protein content of the isolates was found to improve their water holding capacity. Canola oil (40 wt%)-in-water coarse emulsions, prepared with 2 wt% proteins and 0.25 wt% xanthan gum showed smaller particle size at pH 7 than pH 2, while the zeta potential, viscosity and gel strength were higher at pH 7. Emulsions stabilized with concentrates were better or comparable to the isolates in terms of particle size, zeta potential, and microstructure. The regression model predicted that an increase in solubility, intrinsic fluorescence, water and oil holding capacities are more favourable to decrease emulsion particle size, while an increase in solubility, intrinsic fluorescence would lead to higher emulsion destabilization. A decrease in interfacial tension was more favourable to lower destabilization. Emulsion viscosity was more dependent on water holding capacity compared to any other factor. Such models could be extremely beneficial for the food industry to modulate processing for the development of desired pulse protein ingredients.
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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 | 0,000 | 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)
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