Fish protein hydrolysate production, treatment methods and current potential uses: A review
Notice bibliographique
Résumé
About 20 per cent of the live weight of freshwater fish is visceral mass is a rich source of protein, lipids, polyunsaturated fatty acids, soluble vitamins, phospholipids etc having very great source of agro industrial products. Any scientific technique that uses strong squanders coming about because of fish harvesting by recuperating biomolecules like lipids and proteins brings about extra income as well as helps to reduce the dumping issues related therewith. Visceral fish hydrolysate (also known as fish protein hydrolysate; FPH) has drawn the interest of many researchers in recent years due to its great utility in the fields of food, pharmaceuticals, cosmetics and nutrition. The extraction or production of FPH including predefined sequential steps like collection of raw materials, pretreatment (alcohols, heat treatment, press technique coupled with heat treatment), hydrolysis (acidic, alkaline, enzymatic) and recovery of FPH using spray drying, lyophilisation, centrifugation or nanofiltration. The extracted FPH is characterized for molecular mass, protein content, structure of protein, IR, XRD etc to analyse the chemical nature of the FPH. It is widely used as emulsifier, binder, gelling agent, fertilizer, crayoprotectant and dietary additives in various industries. FPH has been used as potential source of microbial growth media for gram positive and negative microbes, nutritional supplement due to higher protein content (60-90%), and antioxidant, antihypertensive and antimicrobial agent. FPH is also used as nutriceuticals and some of the products are commercially available in various countries including US, Canada, UK. Considering the physicochemical difficulties associated with FPH, its excellent nutritional and functional properties generate possibilities for its usage in both the food and health industries.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».