A Rapid Gas-Chromatography/Mass-Spectrometry Technique for Determining Odour Activity Values of Volatile Compounds in Plant Proteins: Soy, and Allergen-Free Pea and Brown Rice Protein
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based protein sources have a characteristic aroma that limits their usage in various meat-alternative formulations. Despite being the most popular plant-based protein, the allergenicity of soy protein severely restricts the potential adoption of soy protein as an animal substitute. Thereby, allergen-free plant-protein sources need to be characterized. Herein, we demonstrate a rapid solid-phase-microextraction gas-chromatography/mass-spectrometry (SPME-GC/MS) technique for comparing the volatile aroma profile concentration of two different allergen-free plant-protein sources (brown rice and pea) and comparing them with soy protein. The extraction procedure consisted of making a 1:7 w/v aqueous plant protein slurry, and then absorbing the volatile compounds on an SPME fibre under agitation for 10 min at 40 °C, which was subsequently injected onto a GC column coupled to an MS system. Observed volatile concentrations were used in conjunction with odour threshold values to generate a Total Volatile Aroma Score for each protein sample. A total of 76 volatile compounds were identified. Aldehydes and furans were determined to be the most dominant volatiles present in the plant proteins. Both brown rice protein and pea protein contained 64% aldehydes and 18% furans, with minor contents of alcohols, ketones and other compounds. On the other hand, soy protein consisted of fewer aldehydes (46%), but a more significant proportion of furans (42%). However, in terms of total concentration, brown rice protein contained the highest intensity and number of volatile compounds. Based on the calculated odour activity values of the detected compounds, our study concludes that pea proteins could be used as a suitable alternative to soy proteins in applications for allergen-free vegan protein products without interfering with the taste or flavour of the product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».