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Enregistrement W3177915029 · doi:10.82308/272

Effects of protein-lipid interactions on physiochemical and functional properties of food proteins

2002· article· en· W3177915029 sur OpenAlexfundno aff
Ahmeda A. Alzagtat

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésChemistryBiochemistryFood scienceProtein–protein interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein-lipid complexes are known to result from complex molecular interactions which contribute to physiochemical and functional properties of foods. To identify the interactions of food proteins with lipids and the associated changes in properties, the following factors were investigated: incubation temperature, pH, type of lipids (phospholipid, triglyceride and fatty acids) and different proteins (ovalbumin and soybean glycinin). The effects of lipids on physiochemical and functional characteristics of ovalbumin and glycinin were investigated using polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE), fluorescence, differential scanning calorimetry (DSC), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, and emulsification and gelation properties. The results showed that pH, temperature and the type of lipids affected both ovalbumin-lipid interactions and physiochemical properties of ovalbumin. Changes in the electrophoretic behavior of ovalbumin were related to the presence of lipids, and the relative fluorescence of ovalbumin decreased in the presence of lipids at different pH values. In addition, lipids increased the stability of ovalbumin as revealed by the thermal denaturation (Td) and by the enthalpy transition (DeltaH). FTIR spectra in the amide I absorption region revealed that lipids affected the secondary structure of ovalbumin. Changes in the integrated intensity of the amide II band between (1520--1555) cm -1 in the presence of D2O showed that H-D exchange of ovalbumin decreased in the presence of lipids. Emulsifying properties, gel strength and water holding capacity (WHC) of ovalbumin increased significantly (P < 0.05) in the presence of lipids. Scanning electron microscopy (SEM) showed difference in the microstructure of ovalbumin gel in the presence of different lipids. The more pronounced effect of lipids was observed with lecithin and the lowest was with stearic acid. The order of magnitude for the effects of lipids on physiochemical and functional properties of ovalbumin was: lecithin > cocoa butter > oleic acid > linoleic acid > linolenic acid > stearic acid. It is likely that the degree of polarity of lipids play an important role in protein-lipid interactions and in the enhancement of the functional properties of ovalbumin. The effects of soybean oil (SO), soybean lecithin (SL) and a mixture of both (SOL) on physiochemical and functional properties of soybean glycinin were studied at pH 8.0, with incubation at 40°C. Changes in the electrophoretic behavior were related to the presence of lipids. Relative fluorescence of glycinin decreased in the presence of lipids. Lipids increased the thermal stability (Td) of glycinin from 89.7°C to 92.0°C, 94.3°C and 93.4°C with SO, SL and SOL respectively. FTIR spectra indicated changes in both; the secondary structure and H-D exchange of glycinin in the presence of lipids. Gel strength, WHC and emulsifying properties of glycinin increased significantly (P < 0.05) in the presence of lipids; the order of consequence increase was: SL > SOL > SO. SEM showed difference in the microstructure of glycinin gels with the different lipids used. Overall, the results demonstrate both quantitative and qualitative effects on the physiochemical and functional properties of ovalbumin and glycinin as a result of protein-lipid interactions.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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