Functional properties of sesame (Sesamum indicum Linn) seed protein fractions
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».