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Enregistrement W3149072069 · doi:10.1016/j.jobab.2021.04.004

Extraction and Characterization of Myofibrillar Proteins from Different Meat Sources: A Comparative Study

2021· article· en· W3149072069 sur OpenAlexvenueno aff
Pavan Kumar Dara, Anjana Geetha, Upasana Mohanty, Mahadevan Raghavankutty, Suseela Mathew, Ravishankar Chandragiri Nagarajarao, R. Anandan

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Agricultural Research
Mots-clésMyofibrilChemistryTropomyosinMyosinDenaturation (fissile materials)ChromatographyFood scienceBiochemistryNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, myofibrillar proteins were extracted from the meat proteins of beef, lamb, chicken, tuna and emperor fish using non-denaturation method, and their physico-chemical and rheological properties were assessed. The myofibrillar proteins of beef, emperor and lamb samples had higher percentage of protein extractability than tuna and chicken samples. The tuna sample showed significantly higher bound bromophenol blue (BPB) value while lamb samples showed lower value ( P < 0.05). The myofibrillar protein of chicken sample was found to have more ionic and hydrogen bonds than all other myofibrillar samples. The disulphide bonds in tuna and lamb myofibrillar protein samples were significantly higher than other three samples ( P < 0.05). The myofibrillar protein samples showed major bands myosin heavy chain, α -actinin, desimin, actin, troponin, tropomyosin and myosin light chain with wider molecular weight distribution in the range of 20–200 ku. The myofibrillar proteins exhibited Newtonian and shear thickening nature behaviour at lower protein concentration (1 mg/mL) as revealed by flow profile and visco-elastic analysis using rheometer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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