MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165740669 · doi:10.1186/s43014-020-00047-5

Functional properties of sesame (Sesamum indicum Linn) seed protein fractions

2021· article· en· W3165740669 sur OpenAlexafffund
Atinuke O. Idowu, Adeola M. Alashi, Ifeanyi D. Nwachukwu, Tayo Nathaniel Fagbemi, Rotimi E. Aluko

Notice bibliographique

RevueFood Production Processing and Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSesame and Sesamin Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGlutelinProlaminGlobulinAlbuminChemistryBiochemistryChromatographyStorage proteinFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work evaluated the functional properties of sesame protein fractions in order to determine their potential in food applications. Sesame seed protein fractions were prepared according to their solubility: water-soluble (albumin), salt-soluble (globulin), alkaline-soluble (glutelin) and ethanol-soluble (prolamin). Globulin was the most abundant fraction, consisting of 91% protein, followed by glutelin, albumin and prolamin in decreasing order. Non-reducing sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) showed polypeptides of sizes ≥20 kDa for albumin while glutelin and globulin had similar polypeptide sizes at 19, 85 and 100 kDa. Prolamin had polypeptide sizes 20, 40 and 100 kDa. The albumin and globulin fractions had higher intrinsic fluorescence intensity (FI) values than the glutelin. Albumin had a higher solubility (ranging from 80 to 100%) over a wide pH range when compared with the other fractions. Water holding capacity (g/g) reduced from 2.76 (glutelin) to 1.35 (prolamin) followed by 0.42 (globulin) and 0.08 (albumin). Oil holding capacity (g/g) reduced from: 4.13 (glutelin) to 2.57 (globulin) and 1.56, 1.50 for albumin and prolamin respectively. Gelling ability was stronger for prolamin and glutelin than albumin and globulin, while higher emulsion ( p < 0.05) quality was obtained for prolamin and albumin than for glutelin and globulin. Graphical abstract

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations71
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood Production Processing and NutritionMême sujetSesame and Sesamin ResearchTravaux en français237 207